阿里、谷歌，全球唯二具备全栈AI技术能力的科技巨头_老虎社区_美港股上老虎

阿里、谷歌，全球唯二具备全栈AI技术能力的科技巨头

硬AI2025-08-29

在2025年激烈动荡的全球AI赛道上，阿里巴巴与谷歌，两个全球头部AI公司，正在不约而同的通过构建全栈式AI，打通从底层硬件到应用的完整闭环生态，也成为全球唯二两家具备全栈AI技术能力的头部科技公司。这场攻势的基石是其前所未有的资本开支投入承诺。今天，阿里巴巴发布的2026财年Q1（自然年2025年Q2）财报显示，季度资本开支（Capex）386亿元，创历史新高。在财报电话会上，CEO...

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传闻中的一
·2025-08-30
全栈AI，老板们抓重点[真香]
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Mediator
·2025-08-30
编故事炒空气还得看我大内资🤣
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呆蹦蹦
·2025-08-29
6……
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别买期权
·2025-08-29
goog也有外卖业务？
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Mmike
·2025-08-29
不尴尬吗
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粘粘粘
·2025-08-29
唉这个也信
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气球气球
·2025-08-29
恬不知耻
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Face的模型榜单首位。8月22日，阿里还发布了Agentic编程平台Qoder。这种高频次的模型迭代，正在通过开源策略迅速构建生态护城河。目前，通义千问衍生模型的数量已突破14万，超越Llama成为全球第一大AI开源模型，全球下载量超过4亿次。这一系列行动，完美诠释了吴泳铭所确立的“用户为先、AI驱动”的核心战略。跨洋的呼应：谷歌的重注AI与全栈模式的浮现阿里巴巴的AI战略雄心，在太平洋彼岸得到了强有力的呼应。谷歌发布的2025年第二季度财报，让“全栈式AI”的战略模式清晰地浮出水面。财报中最引人注目的数据，是谷歌通过提升模型能力，低费用甚至免费各类应用，使得谷歌一个月内的token调用量翻倍，从5月的480万亿大幅跳增至980万亿。为应对推理需求大爆发，谷歌将其2025财年的资本支出（Capex）指引，从750亿美元大幅上调至惊人的850亿美元。这种被华尔街分析师形容为“非谷歌式”（un-Googly）的豪赌，与其过去“审慎、成熟”的投资风格大相径庭。尽管此举在短期内严重压缩了公司的自由现金流（FCF），但分析师普遍认为，这恰恰是投资者一直“强烈呼吁”的，表明谷歌终于准备“真正认真地对待AI”。谷歌的“非理性”豪赌，正是为了构建和强化其全栈AI能力。这一模式的核心在于，科技巨头必须掌控从底层到顶层的每一个关键环节，以实现性能、成本和创新速度的极致优化。该模式可被清晰地划分为三个层次：硬件/基础设施层：包括自研芯片、服务器集群以及遍布全球的数据中心网络。基础模型层：拥有一个强大的、作为“智能大脑”的专有大模型，如谷歌的Gemini。应用/生态层：依托占据市场主导地位的应用程序（如谷歌搜索、YouTube）作为AI技术部署、数据收集和用户触达的主要渠道。谷歌和阿里不约而同地选择了这条资本密集、全栈式技术的道路，并非巧合。这证明全球AI竞争范式正发生着变化：单纯的算法竞赛时代已经结束，取而代之的是一场关于集成系统、资本实力和生态控制力的全面战争。这种AI全栈模式正在成为有志于在全球或区域市场取得AI领导地位的企业的唯一路径，并极大地抬高了行业的准入门槛。全栈AI布局：硬件、模型、应用齐头并进通过对阿里巴巴和谷歌AI战略的深入剖析，可以发现两者在全栈布局的三个层面呈现出惊人的“战略镜像”，尽管具体战术有所差异，但其底层逻辑高度一致。1、算力基座：建设万亿级AI基础设施平台控制物理基础设施，是全栈战略的起点。这关乎着整个下游生态的性能和成本，阿里和谷歌都将拥有和运营自有算力视为不可动摇的基石。阿里巴巴计划在未来三年投入3800亿元人民币，其明确目标是“建设具备全球技术竞争力的云计算网络”。今年以来，阿里云已在全球范围内，包括北京、上海、杭州，及泰国、韩国、马来西亚、迪拜和墨西哥，投入启用8个新的AI和云数据中心及可用区，正式这一计划的初步成果。今年下半年，阿里云的全球基础设施布局将扩展至30个地域、95个可用区。谷歌的850亿美元资本支出计划同样聚焦于此，其中约三分之二用于服务器，三分之一用于数据中心建设和网络设备，主要目标是满足云客户对AI算力的旺盛需求，并支撑其内部庞大的AI服务。2、模型中枢：通义千问（Qwen）与Gemini作为生态大脑如果说算力是“身体”，那么大模型就是“大脑”。阿里和谷歌都将自己的旗舰模型作为构建开发者生态的核心枢纽，而非仅仅是一个产品。阿里巴巴的通义千问（Qwen）系列，选择以开源为主导的生态路径，凭借其高性能和低成本的优势，Qwen在今年迅速登顶全球最强开源模型宝座，全球衍生模型数量超过14万，全球下载量突破4亿。通过中国最大的AI开源社区“魔搭”（ModelScope），阿里汇聚了超过1600万开发者，共同构建一个庞大的、以通义为核心的AI生态系统。谷歌的Gemini则走了另一条路——深度集成与规模化应用。通过其庞大的现有开发者网络，Gemini已经吸引了超过900万开发者进行构建。其处理能力更是达到了惊人的每月超过980万亿tokens，自5月以来翻了一番。这清晰的展示了谷歌利用其平台优势，将Gemini深度嵌入到全球开发者工作流中的强大能力。3、应用为王：从电商、搜索到万千场景的AI落地全栈模式的最终价值，体现在应用层。阿里和谷歌都巧妙地利用其占据绝对优势的C端应用，作为AI技术的最佳试验场、分发渠道和数据来源，形成了一个强大的正向反馈飞轮。阿里巴巴的飞轮由其庞大的商业生态驱动。最近，高德地图全面AI化，钉钉最新完成AI升级，淘宝平台正从AI搜索、AI广告平台等一系列AI应用升级。财报显示，淘天的AI工具“全站推”持续带动淘天商家经营效率提升。6月淘宝上线百亿参数大模型RecGPT，让“猜你喜欢“更精准，测试显示用户加购次数和停留时长均提升超5%。阿里国际的AI工具Marco日均调用量超10亿次。谷歌的飞轮则围绕其核心的搜索和云业务。搜索中的AI Overviews功能已覆盖超过20亿月活跃用户，并使相关搜索的查询量增加了10%。在企业端，谷歌云通过将Gemini功能捆绑进Workspace套件，有效推动了其32%的收入增长。这个闭环系统的逻辑是清晰的：应用层（如电商、搜索）产生海量高质量的专有数据和用户反馈，这些数据被用于训练和优化模型层（通义、Gemini）；而更强大的模型反过来又提升了应用体验，吸引更多用户，产生更多数据。整个循环在自有的、经过优化的基础设施层上高效运转，构成了难以逾越的竞争壁垒。阿里巴巴的全栈AI优势，与一个完整的、端到端的商业生态系统实现了完美结合，这构成了其核心技术壁垒——一个高效运转的“AI飞轮”。结论：不止是技术竞赛，是商业生态的对决阿里巴巴与谷歌在AI战略上走向趋同，共同选择了资本密集、技术垂直的全栈模式，或许将成为定义AI时代格局的关键特征。它宣告了一个新时代的到来：未来的竞争，不再是单一算法或产品的较量，而是从芯片、数据中心到大模型，再到杀手级应用的完整生态体系的对决。这不仅是进入顶级赛场的入场券，更是决定胜负的终极武器。对于阿里巴巴而言，践行AI全栈战略的意义尤为深远。在坚实的AI基础设施平台上，通过将AI能力注入电商、物流、出行、搜索、办公、金融等千行百业，阿里正在构建一个自我强化、高效变现的商业智能闭环。放眼中国市场，这场AI竞赛的终局，胜利者将不取决于谁拥有最聪明的单一模型，而在于谁能构建出最强大、最完善、协同效应最强的AI驱动型商业生态。在这场终极对决中，已经拥有完整商业闭环并全力加码全栈AI的阿里巴巴，无疑已经占据了有利的战略高地。","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":true,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"","news_rank":0,"symbols":[],"gpt_button":0,"need_auth":false,"code":"91000000","status":"200"},"commentList":[{"id":472981867835560,"gmtCreate":1756506311309,"gmtModify":1756520316039,"author":{"id":"4203761373917032","authorId":"4203761373917032","name":"传闻中的一","avatar":"https://community-static.tradeup.com/news/default-avatar.jpg","vip":1,"crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"authorIdStr":"4203761373917032","idStr":"4203761373917032"},"htmlText":"全栈AI，老板们抓重点[真香]&nbsp;&nbsp;","listText":"全栈AI，老板们抓重点[真香]&nbsp;&nbsp;","text":"全栈AI，老板们抓重点[真香]","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/472981867835560","repostId":1124371126,"repostType":2,"repost":{"id":"1124371126","kind":"news","pubTimestamp":1756478450,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1124371126?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2025-08-29 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style=\"text-align: justify;\">8月，阿里开源全新文生图模型Qwen-Image，当天即登上Hugging Face的模型榜单首位。8月22日，阿里还发布了Agentic编程平台Qoder。</p><p style=\"text-align: justify;\">这种高频次的模型迭代，正在通过开源策略迅速构建生态护城河。目前，通义千问衍生模型的数量已突破14万，超越Llama成为全球第一大AI开源模型，全球下载量超过4亿次。</p><p style=\"text-align: justify;\">这一系列行动，完美诠释了吴泳铭所确立的“用户为先、AI驱动”的核心战略。</p><h2 id=\"id_1142280390\" style=\"text-align: start;\">跨洋的呼应：谷歌的重注AI与全栈模式的浮现</h2><p style=\"text-align: justify;\">阿里巴巴的AI战略雄心，在太平洋彼岸得到了强有力的呼应。谷歌发布的2025年第二季度财报，让“全栈式AI”的战略模式清晰地浮出水面。</p><p style=\"text-align: justify;\">财报中最引人注目的数据，是谷歌通过提升模型能力，低费用甚至免费各类应用，使得谷歌一个月内的token调用量翻倍，从5月的480万亿大幅跳增至980万亿。</p><p style=\"text-align: justify;\">为应对推理需求大爆发，谷歌将其2025财年的资本支出（Capex）指引，从750亿美元大幅上调至惊人的850亿美元。这种被华尔街分析师形容为“非谷歌式”（un-Googly）的豪赌，与其过去“审慎、成熟”的投资风格大相径庭。</p><p style=\"text-align: justify;\">尽管此举在短期内严重压缩了公司的自由现金流（FCF），但分析师普遍认为，这恰恰是投资者一直“强烈呼吁”的，表明谷歌终于准备“真正认真地对待AI”。</p><p style=\"text-align: justify;\">谷歌的“非理性”豪赌，正是为了构建和强化其全栈AI能力。</p><p style=\"text-align: justify;\">这一模式的核心在于，科技巨头必须掌控从底层到顶层的每一个关键环节，以实现性能、成本和创新速度的极致优化。</p><p style=\"text-align: justify;\">该模式可被清晰地划分为三个层次：</p><ol start=\"1\" style=\"\"><li><p><strong>硬件/基础设施层</strong>：包括自研芯片、服务器集群以及遍布全球的数据中心网络。</p></li><li><p><strong>基础模型层</strong>：拥有一个强大的、作为“智能大脑”的专有大模型，如谷歌的Gemini。</p></li><li><p><strong>应用/生态层</strong>：依托占据市场主导地位的应用程序（如谷歌搜索、YouTube）作为AI技术部署、数据收集和用户触达的主要渠道。</p></li></ol><p style=\"text-align: justify;\">谷歌和阿里不约而同地选择了这条资本密集、全栈式技术的道路，并非巧合。</p><p style=\"text-align: justify;\">这证明全球AI竞争范式正发生着变化：单纯的算法竞赛时代已经结束，取而代之的是一场关于集成系统、资本实力和生态控制力的全面战争。这种AI全栈模式正在成为有志于在全球或区域市场取得AI领导地位的企业的唯一路径，并极大地抬高了行业的准入门槛。</p><h2 id=\"id_2402666338\" style=\"text-align: start;\">全栈AI布局：硬件、模型、应用齐头并进</h2><p style=\"text-align: justify;\">通过对阿里巴巴和谷歌AI战略的深入剖析，可以发现两者在全栈布局的三个层面呈现出惊人的“战略镜像”，尽管具体战术有所差异，但其底层逻辑高度一致。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/91c4721cb9239b819b4e05438c8b4b54\" title=\"\" tg-width=\"1684\" tg-height=\"1448\"/></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>1、算力基座：建设万亿级AI基础设施平台</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">控制物理基础设施，是全栈战略的起点。这关乎着整个下游生态的性能和成本，阿里和谷歌都将拥有和运营自有算力视为不可动摇的基石。</p><p style=\"text-align: justify;\">阿里巴巴计划在未来三年投入3800亿元人民币，其明确目标是“建设具备全球技术竞争力的云计算网络”。</p><p style=\"text-align: justify;\">今年以来，阿里云已在全球范围内，包括北京、上海、杭州，及泰国、韩国、马来西亚、迪拜和墨西哥，投入启用8个新的AI和云数据中心及可用区，正式这一计划的初步成果。今年下半年，阿里云的全球基础设施布局将扩展至30个地域、95个可用区。</p><p style=\"text-align: justify;\">谷歌的850亿美元资本支出计划同样聚焦于此，其中约三分之二用于服务器，三分之一用于数据中心建设和网络设备，主要目标是满足云客户对AI算力的旺盛需求，并支撑其内部庞大的AI服务。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>2、模型中枢：通义千问（Qwen）与Gemini作为生态大脑</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">如果说算力是“身体”，那么大模型就是“大脑”。阿里和谷歌都将自己的旗舰模型作为构建开发者生态的核心枢纽，而非仅仅是一个产品。</p><p style=\"text-align: justify;\">阿里巴巴的通义千问（Qwen）系列，选择以开源为主导的生态路径，凭借其高性能和低成本的优势，Qwen在今年迅速登顶全球最强开源模型宝座，全球衍生模型数量超过14万，全球下载量突破4亿。</p><p style=\"text-align: justify;\">通过中国最大的AI开源社区“魔搭”（ModelScope），阿里汇聚了超过1600万开发者，共同构建一个庞大的、以通义为核心的AI生态系统。</p><p style=\"text-align: justify;\">谷歌的Gemini则走了另一条路——深度集成与规模化应用。通过其庞大的现有开发者网络，Gemini已经吸引了超过900万开发者进行构建。其处理能力更是达到了惊人的每月超过980万亿tokens，自5月以来翻了一番。这清晰的展示了谷歌利用其平台优势，将Gemini深度嵌入到全球开发者工作流中的强大能力。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>3、应用为王：从电商、搜索到万千场景的AI落地</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">全栈模式的最终价值，体现在应用层。</p><p style=\"text-align: justify;\">阿里和谷歌都巧妙地利用其占据绝对优势的C端应用，作为AI技术的最佳试验场、分发渠道和数据来源，形成了一个强大的正向反馈飞轮。</p><p style=\"text-align: justify;\">阿里巴巴的飞轮由其庞大的商业生态驱动。最近，高德地图全面AI化，钉钉最新完成AI升级，淘宝平台正从AI搜索、AI广告平台等一系列AI应用升级。财报显示，淘天的AI工具“全站推”持续带动淘天商家经营效率提升。6月淘宝上线百亿参数大模型RecGPT，让“猜你喜欢“更精准，测试显示用户加购次数和停留时长均提升超5%。阿里国际的AI工具Marco日均调用量超10亿次。</p><p style=\"text-align: justify;\">谷歌的飞轮则围绕其核心的搜索和云业务。搜索中的AI Overviews功能已覆盖超过20亿月活跃用户，并使相关搜索的查询量增加了10%。在企业端，谷歌云通过将Gemini功能捆绑进Workspace套件，有效推动了其32%的收入增长。</p><p style=\"text-align: justify;\">这个闭环系统的逻辑是清晰的：应用层（如电商、搜索）产生海量高质量的专有数据和用户反馈，这些数据被用于训练和优化模型层（通义、Gemini）；而更强大的模型反过来又提升了应用体验，吸引更多用户，产生更多数据。</p><p style=\"text-align: justify;\">整个循环在自有的、经过优化的基础设施层上高效运转，构成了难以逾越的竞争壁垒。</p><p style=\"text-align: justify;\">阿里巴巴的全栈AI优势，与一个完整的、端到端的商业生态系统实现了完美结合，这构成了其核心技术壁垒——一个高效运转的“AI飞轮”。</p><h2 id=\"id_4180808803\" style=\"text-align: start;\">结论：不止是技术竞赛，是商业生态的对决</h2><p style=\"text-align: justify;\">阿里巴巴与谷歌在AI战略上走向趋同，共同选择了资本密集、技术垂直的全栈模式，或许将成为定义AI时代格局的关键特征。</p><p style=\"text-align: justify;\">它宣告了一个新时代的到来：未来的竞争，不再是单一算法或产品的较量，而是从芯片、数据中心到大模型，再到杀手级应用的完整生态体系的对决。这不仅是进入顶级赛场的入场券，更是决定胜负的终极武器。</p><p style=\"text-align: justify;\">对于阿里巴巴而言，践行AI全栈战略的意义尤为深远。在坚实的AI基础设施平台上，通过将AI能力注入电商、物流、出行、搜索、办公、金融等千行百业，阿里正在构建一个自我强化、高效变现的商业智能闭环。</p><p style=\"text-align: justify;\">放眼中国市场，这场AI竞赛的终局，胜利者将不取决于谁拥有最聪明的单一模型，而在于谁能构建出最强大、最完善、协同效应最强的AI驱动型商业生态。在这场终极对决中，已经拥有完整商业闭环并全力加码全栈AI的阿里巴巴，无疑已经占据了有利的战略高地。</p></body></html>","source":"lsy1690508328926","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta 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，两个全球头部AI公司，正在不约而同的通过构建全栈式AI，打通从底层硬件到应用的完整闭环生态，也成为全球唯二两家具备全栈AI技术能力的头部科技公司。这场攻势的基石是其前所未有的资本开支投入承诺。今天，阿里巴巴发布的2026财年Q1（自然年2025年Q2）财报显示，季度资本开支（Capex）386亿元，创历史新高。在财报电话会上，CEO...</p>\n\n<a href=\"https://wallstreetcn.com/articles/3754554\">网页链接</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/d752152b73947ff2f4b1c08ab9eecc39","relate_stocks":{"GOOG":"谷歌","BABA":"阿里巴巴"},"source_url":"https://wallstreetcn.com/articles/3754554","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1124371126","content_text":"在2025年激烈动荡的全球AI赛道上， 阿里巴巴 与 谷歌 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Face的模型榜单首位。8月22日，阿里还发布了Agentic编程平台Qoder。这种高频次的模型迭代，正在通过开源策略迅速构建生态护城河。目前，通义千问衍生模型的数量已突破14万，超越Llama成为全球第一大AI开源模型，全球下载量超过4亿次。这一系列行动，完美诠释了吴泳铭所确立的“用户为先、AI驱动”的核心战略。跨洋的呼应：谷歌的重注AI与全栈模式的浮现阿里巴巴的AI战略雄心，在太平洋彼岸得到了强有力的呼应。谷歌发布的2025年第二季度财报，让“全栈式AI”的战略模式清晰地浮出水面。财报中最引人注目的数据，是谷歌通过提升模型能力，低费用甚至免费各类应用，使得谷歌一个月内的token调用量翻倍，从5月的480万亿大幅跳增至980万亿。为应对推理需求大爆发，谷歌将其2025财年的资本支出（Capex）指引，从750亿美元大幅上调至惊人的850亿美元。这种被华尔街分析师形容为“非谷歌式”（un-Googly）的豪赌，与其过去“审慎、成熟”的投资风格大相径庭。尽管此举在短期内严重压缩了公司的自由现金流（FCF），但分析师普遍认为，这恰恰是投资者一直“强烈呼吁”的，表明谷歌终于准备“真正认真地对待AI”。谷歌的“非理性”豪赌，正是为了构建和强化其全栈AI能力。这一模式的核心在于，科技巨头必须掌控从底层到顶层的每一个关键环节，以实现性能、成本和创新速度的极致优化。该模式可被清晰地划分为三个层次：硬件/基础设施层：包括自研芯片、服务器集群以及遍布全球的数据中心网络。基础模型层：拥有一个强大的、作为“智能大脑”的专有大模型，如谷歌的Gemini。应用/生态层：依托占据市场主导地位的应用程序（如谷歌搜索、YouTube）作为AI技术部署、数据收集和用户触达的主要渠道。谷歌和阿里不约而同地选择了这条资本密集、全栈式技术的道路，并非巧合。这证明全球AI竞争范式正发生着变化：单纯的算法竞赛时代已经结束，取而代之的是一场关于集成系统、资本实力和生态控制力的全面战争。这种AI全栈模式正在成为有志于在全球或区域市场取得AI领导地位的企业的唯一路径，并极大地抬高了行业的准入门槛。全栈AI布局：硬件、模型、应用齐头并进通过对阿里巴巴和谷歌AI战略的深入剖析，可以发现两者在全栈布局的三个层面呈现出惊人的“战略镜像”，尽管具体战术有所差异，但其底层逻辑高度一致。1、算力基座：建设万亿级AI基础设施平台控制物理基础设施，是全栈战略的起点。这关乎着整个下游生态的性能和成本，阿里和谷歌都将拥有和运营自有算力视为不可动摇的基石。阿里巴巴计划在未来三年投入3800亿元人民币，其明确目标是“建设具备全球技术竞争力的云计算网络”。今年以来，阿里云已在全球范围内，包括北京、上海、杭州，及泰国、韩国、马来西亚、迪拜和墨西哥，投入启用8个新的AI和云数据中心及可用区，正式这一计划的初步成果。今年下半年，阿里云的全球基础设施布局将扩展至30个地域、95个可用区。谷歌的850亿美元资本支出计划同样聚焦于此，其中约三分之二用于服务器，三分之一用于数据中心建设和网络设备，主要目标是满足云客户对AI算力的旺盛需求，并支撑其内部庞大的AI服务。2、模型中枢：通义千问（Qwen）与Gemini作为生态大脑如果说算力是“身体”，那么大模型就是“大脑”。阿里和谷歌都将自己的旗舰模型作为构建开发者生态的核心枢纽，而非仅仅是一个产品。阿里巴巴的通义千问（Qwen）系列，选择以开源为主导的生态路径，凭借其高性能和低成本的优势，Qwen在今年迅速登顶全球最强开源模型宝座，全球衍生模型数量超过14万，全球下载量突破4亿。通过中国最大的AI开源社区“魔搭”（ModelScope），阿里汇聚了超过1600万开发者，共同构建一个庞大的、以通义为核心的AI生态系统。谷歌的Gemini则走了另一条路——深度集成与规模化应用。通过其庞大的现有开发者网络，Gemini已经吸引了超过900万开发者进行构建。其处理能力更是达到了惊人的每月超过980万亿tokens，自5月以来翻了一番。这清晰的展示了谷歌利用其平台优势，将Gemini深度嵌入到全球开发者工作流中的强大能力。3、应用为王：从电商、搜索到万千场景的AI落地全栈模式的最终价值，体现在应用层。阿里和谷歌都巧妙地利用其占据绝对优势的C端应用，作为AI技术的最佳试验场、分发渠道和数据来源，形成了一个强大的正向反馈飞轮。阿里巴巴的飞轮由其庞大的商业生态驱动。最近，高德地图全面AI化，钉钉最新完成AI升级，淘宝平台正从AI搜索、AI广告平台等一系列AI应用升级。财报显示，淘天的AI工具“全站推”持续带动淘天商家经营效率提升。6月淘宝上线百亿参数大模型RecGPT，让“猜你喜欢“更精准，测试显示用户加购次数和停留时长均提升超5%。阿里国际的AI工具Marco日均调用量超10亿次。谷歌的飞轮则围绕其核心的搜索和云业务。搜索中的AI Overviews功能已覆盖超过20亿月活跃用户，并使相关搜索的查询量增加了10%。在企业端，谷歌云通过将Gemini功能捆绑进Workspace套件，有效推动了其32%的收入增长。这个闭环系统的逻辑是清晰的：应用层（如电商、搜索）产生海量高质量的专有数据和用户反馈，这些数据被用于训练和优化模型层（通义、Gemini）；而更强大的模型反过来又提升了应用体验，吸引更多用户，产生更多数据。整个循环在自有的、经过优化的基础设施层上高效运转，构成了难以逾越的竞争壁垒。阿里巴巴的全栈AI优势，与一个完整的、端到端的商业生态系统实现了完美结合，这构成了其核心技术壁垒——一个高效运转的“AI飞轮”。结论：不止是技术竞赛，是商业生态的对决阿里巴巴与谷歌在AI战略上走向趋同，共同选择了资本密集、技术垂直的全栈模式，或许将成为定义AI时代格局的关键特征。它宣告了一个新时代的到来：未来的竞争，不再是单一算法或产品的较量，而是从芯片、数据中心到大模型，再到杀手级应用的完整生态体系的对决。这不仅是进入顶级赛场的入场券，更是决定胜负的终极武器。对于阿里巴巴而言，践行AI全栈战略的意义尤为深远。在坚实的AI基础设施平台上，通过将AI能力注入电商、物流、出行、搜索、办公、金融等千行百业，阿里正在构建一个自我强化、高效变现的商业智能闭环。放眼中国市场，这场AI竞赛的终局，胜利者将不取决于谁拥有最聪明的单一模型，而在于谁能构建出最强大、最完善、协同效应最强的AI驱动型商业生态。在这场终极对决中，已经拥有完整商业闭环并全力加码全栈AI的阿里巴巴，无疑已经占据了有利的战略高地。","news_type":1,"symbols_score_info":{"BABA":1.1,"GOOG":1.1}},"isVote":1,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false,"reportStatus":false,"tweetType":1,"langContent":"CN"},{"id":472936129146984,"gmtCreate":1756494535443,"gmtModify":1756494537274,"author":{"id":"3498680662745699","authorId":"3498680662745699","name":"Mediator","avatar":"https://static.tigerbbs.com/ccbee84d06c97c8ea354bff2e5c20b6d","vip":1,"hat":"https://static.tigerbbs.com/e1c01e958f63198f5d9648b59135f687","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":1,"authorIdStr":"3498680662745699","idStr":"3498680662745699"},"htmlText":"编故事炒空气还得看我大内资🤣","listText":"编故事炒空气还得看我大内资🤣","text":"编故事炒空气还得看我大内资🤣","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/472936129146984","repostId":1124371126,"repostType":2,"repost":{"id":"1124371126","kind":"news","pubTimestamp":1756478450,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1124371126?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2025-08-29 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justify;\">这一模式的核心在于，科技巨头必须掌控从底层到顶层的每一个关键环节，以实现性能、成本和创新速度的极致优化。</p><p style=\"text-align: justify;\">该模式可被清晰地划分为三个层次：</p><ol start=\"1\" style=\"\"><li><p><strong>硬件/基础设施层</strong>：包括自研芯片、服务器集群以及遍布全球的数据中心网络。</p></li><li><p><strong>基础模型层</strong>：拥有一个强大的、作为“智能大脑”的专有大模型，如谷歌的Gemini。</p></li><li><p><strong>应用/生态层</strong>：依托占据市场主导地位的应用程序（如谷歌搜索、YouTube）作为AI技术部署、数据收集和用户触达的主要渠道。</p></li></ol><p style=\"text-align: justify;\">谷歌和阿里不约而同地选择了这条资本密集、全栈式技术的道路，并非巧合。</p><p style=\"text-align: justify;\">这证明全球AI竞争范式正发生着变化：单纯的算法竞赛时代已经结束，取而代之的是一场关于集成系统、资本实力和生态控制力的全面战争。这种AI全栈模式正在成为有志于在全球或区域市场取得AI领导地位的企业的唯一路径，并极大地抬高了行业的准入门槛。</p><h2 id=\"id_2402666338\" style=\"text-align: start;\">全栈AI布局：硬件、模型、应用齐头并进</h2><p style=\"text-align: justify;\">通过对阿里巴巴和谷歌AI战略的深入剖析，可以发现两者在全栈布局的三个层面呈现出惊人的“战略镜像”，尽管具体战术有所差异，但其底层逻辑高度一致。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/91c4721cb9239b819b4e05438c8b4b54\" title=\"\" tg-width=\"1684\" tg-height=\"1448\"/></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>1、算力基座：建设万亿级AI基础设施平台</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">控制物理基础设施，是全栈战略的起点。这关乎着整个下游生态的性能和成本，阿里和谷歌都将拥有和运营自有算力视为不可动摇的基石。</p><p style=\"text-align: justify;\">阿里巴巴计划在未来三年投入3800亿元人民币，其明确目标是“建设具备全球技术竞争力的云计算网络”。</p><p style=\"text-align: justify;\">今年以来，阿里云已在全球范围内，包括北京、上海、杭州，及泰国、韩国、马来西亚、迪拜和墨西哥，投入启用8个新的AI和云数据中心及可用区，正式这一计划的初步成果。今年下半年，阿里云的全球基础设施布局将扩展至30个地域、95个可用区。</p><p style=\"text-align: justify;\">谷歌的850亿美元资本支出计划同样聚焦于此，其中约三分之二用于服务器，三分之一用于数据中心建设和网络设备，主要目标是满足云客户对AI算力的旺盛需求，并支撑其内部庞大的AI服务。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>2、模型中枢：通义千问（Qwen）与Gemini作为生态大脑</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">如果说算力是“身体”，那么大模型就是“大脑”。阿里和谷歌都将自己的旗舰模型作为构建开发者生态的核心枢纽，而非仅仅是一个产品。</p><p style=\"text-align: justify;\">阿里巴巴的通义千问（Qwen）系列，选择以开源为主导的生态路径，凭借其高性能和低成本的优势，Qwen在今年迅速登顶全球最强开源模型宝座，全球衍生模型数量超过14万，全球下载量突破4亿。</p><p style=\"text-align: justify;\">通过中国最大的AI开源社区“魔搭”（ModelScope），阿里汇聚了超过1600万开发者，共同构建一个庞大的、以通义为核心的AI生态系统。</p><p style=\"text-align: justify;\">谷歌的Gemini则走了另一条路——深度集成与规模化应用。通过其庞大的现有开发者网络，Gemini已经吸引了超过900万开发者进行构建。其处理能力更是达到了惊人的每月超过980万亿tokens，自5月以来翻了一番。这清晰的展示了谷歌利用其平台优势，将Gemini深度嵌入到全球开发者工作流中的强大能力。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>3、应用为王：从电商、搜索到万千场景的AI落地</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">全栈模式的最终价值，体现在应用层。</p><p style=\"text-align: justify;\">阿里和谷歌都巧妙地利用其占据绝对优势的C端应用，作为AI技术的最佳试验场、分发渠道和数据来源，形成了一个强大的正向反馈飞轮。</p><p style=\"text-align: justify;\">阿里巴巴的飞轮由其庞大的商业生态驱动。最近，高德地图全面AI化，钉钉最新完成AI升级，淘宝平台正从AI搜索、AI广告平台等一系列AI应用升级。财报显示，淘天的AI工具“全站推”持续带动淘天商家经营效率提升。6月淘宝上线百亿参数大模型RecGPT，让“猜你喜欢“更精准，测试显示用户加购次数和停留时长均提升超5%。阿里国际的AI工具Marco日均调用量超10亿次。</p><p style=\"text-align: justify;\">谷歌的飞轮则围绕其核心的搜索和云业务。搜索中的AI Overviews功能已覆盖超过20亿月活跃用户，并使相关搜索的查询量增加了10%。在企业端，谷歌云通过将Gemini功能捆绑进Workspace套件，有效推动了其32%的收入增长。</p><p style=\"text-align: justify;\">这个闭环系统的逻辑是清晰的：应用层（如电商、搜索）产生海量高质量的专有数据和用户反馈，这些数据被用于训练和优化模型层（通义、Gemini）；而更强大的模型反过来又提升了应用体验，吸引更多用户，产生更多数据。</p><p style=\"text-align: justify;\">整个循环在自有的、经过优化的基础设施层上高效运转，构成了难以逾越的竞争壁垒。</p><p style=\"text-align: justify;\">阿里巴巴的全栈AI优势，与一个完整的、端到端的商业生态系统实现了完美结合，这构成了其核心技术壁垒——一个高效运转的“AI飞轮”。</p><h2 id=\"id_4180808803\" style=\"text-align: start;\">结论：不止是技术竞赛，是商业生态的对决</h2><p style=\"text-align: justify;\">阿里巴巴与谷歌在AI战略上走向趋同，共同选择了资本密集、技术垂直的全栈模式，或许将成为定义AI时代格局的关键特征。</p><p style=\"text-align: justify;\">它宣告了一个新时代的到来：未来的竞争，不再是单一算法或产品的较量，而是从芯片、数据中心到大模型，再到杀手级应用的完整生态体系的对决。这不仅是进入顶级赛场的入场券，更是决定胜负的终极武器。</p><p style=\"text-align: justify;\">对于阿里巴巴而言，践行AI全栈战略的意义尤为深远。在坚实的AI基础设施平台上，通过将AI能力注入电商、物流、出行、搜索、办公、金融等千行百业，阿里正在构建一个自我强化、高效变现的商业智能闭环。</p><p style=\"text-align: justify;\">放眼中国市场，这场AI竞赛的终局，胜利者将不取决于谁拥有最聪明的单一模型，而在于谁能构建出最强大、最完善、协同效应最强的AI驱动型商业生态。在这场终极对决中，已经拥有完整商业闭环并全力加码全栈AI的阿里巴巴，无疑已经占据了有利的战略高地。</p></body></html>","source":"lsy1690508328926","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta 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，两个全球头部AI公司，正在不约而同的通过构建全栈式AI，打通从底层硬件到应用的完整闭环生态，也成为全球唯二两家具备全栈AI技术能力的头部科技公司。这场攻势的基石是其前所未有的资本开支投入承诺。今天，阿里巴巴发布的2026财年Q1（自然年2025年Q2）财报显示，季度资本开支（Capex）386亿元，创历史新高。在财报电话会上，CEO...</p>\n\n<a href=\"https://wallstreetcn.com/articles/3754554\">网页链接</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/d752152b73947ff2f4b1c08ab9eecc39","relate_stocks":{"GOOG":"谷歌","BABA":"阿里巴巴"},"source_url":"https://wallstreetcn.com/articles/3754554","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1124371126","content_text":"在2025年激烈动荡的全球AI赛道上， 阿里巴巴 与 谷歌 ，两个全球头部AI公司，正在不约而同的通过构建全栈式AI，打通从底层硬件到应用的完整闭环生态，也成为全球唯二两家具备全栈AI技术能力的头部科技公司。这场攻势的基石是其前所未有的资本开支投入承诺。今天，阿里巴巴发布的2026财年Q1（自然年2025年Q2）财报显示，季度资本开支（Capex）386亿元，创历史新高。在财报电话会上，CEO吴泳铭还公布，过去四个季度，阿里巴巴已经在AI基础设施以及AI产品研发上累计投入超过1000亿元。AI投入见效，本季度AI+云表现强劲，阿里云收入增长继续加速至26%，AI相关产品收入已连续8个季度实现三位数同比增长。同时，阿里还首次披露：季度AI收入占外部商业化收入的比例已超过20%。在AI投入厚度与力度的支撑下，阿里的大模型创新引擎正以惊人的节奏运转。7月内，阿里接连发布并开源了多个重量级模型：Qwen3推理模型，登顶全球最强开源推理模型；在经典基础模型，开源的Qwen3新版本全球最强；还有编程能力比肩全球顶尖闭源模型的Qwen3-Coder；以及7月底发布的业界首个采用MoE架构的视频生成模型Wan2.2。8月，阿里开源全新文生图模型Qwen-Image，当天即登上Hugging Face的模型榜单首位。8月22日，阿里还发布了Agentic编程平台Qoder。这种高频次的模型迭代，正在通过开源策略迅速构建生态护城河。目前，通义千问衍生模型的数量已突破14万，超越Llama成为全球第一大AI开源模型，全球下载量超过4亿次。这一系列行动，完美诠释了吴泳铭所确立的“用户为先、AI驱动”的核心战略。跨洋的呼应：谷歌的重注AI与全栈模式的浮现阿里巴巴的AI战略雄心，在太平洋彼岸得到了强有力的呼应。谷歌发布的2025年第二季度财报，让“全栈式AI”的战略模式清晰地浮出水面。财报中最引人注目的数据，是谷歌通过提升模型能力，低费用甚至免费各类应用，使得谷歌一个月内的token调用量翻倍，从5月的480万亿大幅跳增至980万亿。为应对推理需求大爆发，谷歌将其2025财年的资本支出（Capex）指引，从750亿美元大幅上调至惊人的850亿美元。这种被华尔街分析师形容为“非谷歌式”（un-Googly）的豪赌，与其过去“审慎、成熟”的投资风格大相径庭。尽管此举在短期内严重压缩了公司的自由现金流（FCF），但分析师普遍认为，这恰恰是投资者一直“强烈呼吁”的，表明谷歌终于准备“真正认真地对待AI”。谷歌的“非理性”豪赌，正是为了构建和强化其全栈AI能力。这一模式的核心在于，科技巨头必须掌控从底层到顶层的每一个关键环节，以实现性能、成本和创新速度的极致优化。该模式可被清晰地划分为三个层次：硬件/基础设施层：包括自研芯片、服务器集群以及遍布全球的数据中心网络。基础模型层：拥有一个强大的、作为“智能大脑”的专有大模型，如谷歌的Gemini。应用/生态层：依托占据市场主导地位的应用程序（如谷歌搜索、YouTube）作为AI技术部署、数据收集和用户触达的主要渠道。谷歌和阿里不约而同地选择了这条资本密集、全栈式技术的道路，并非巧合。这证明全球AI竞争范式正发生着变化：单纯的算法竞赛时代已经结束，取而代之的是一场关于集成系统、资本实力和生态控制力的全面战争。这种AI全栈模式正在成为有志于在全球或区域市场取得AI领导地位的企业的唯一路径，并极大地抬高了行业的准入门槛。全栈AI布局：硬件、模型、应用齐头并进通过对阿里巴巴和谷歌AI战略的深入剖析，可以发现两者在全栈布局的三个层面呈现出惊人的“战略镜像”，尽管具体战术有所差异，但其底层逻辑高度一致。1、算力基座：建设万亿级AI基础设施平台控制物理基础设施，是全栈战略的起点。这关乎着整个下游生态的性能和成本，阿里和谷歌都将拥有和运营自有算力视为不可动摇的基石。阿里巴巴计划在未来三年投入3800亿元人民币，其明确目标是“建设具备全球技术竞争力的云计算网络”。今年以来，阿里云已在全球范围内，包括北京、上海、杭州，及泰国、韩国、马来西亚、迪拜和墨西哥，投入启用8个新的AI和云数据中心及可用区，正式这一计划的初步成果。今年下半年，阿里云的全球基础设施布局将扩展至30个地域、95个可用区。谷歌的850亿美元资本支出计划同样聚焦于此，其中约三分之二用于服务器，三分之一用于数据中心建设和网络设备，主要目标是满足云客户对AI算力的旺盛需求，并支撑其内部庞大的AI服务。2、模型中枢：通义千问（Qwen）与Gemini作为生态大脑如果说算力是“身体”，那么大模型就是“大脑”。阿里和谷歌都将自己的旗舰模型作为构建开发者生态的核心枢纽，而非仅仅是一个产品。阿里巴巴的通义千问（Qwen）系列，选择以开源为主导的生态路径，凭借其高性能和低成本的优势，Qwen在今年迅速登顶全球最强开源模型宝座，全球衍生模型数量超过14万，全球下载量突破4亿。通过中国最大的AI开源社区“魔搭”（ModelScope），阿里汇聚了超过1600万开发者，共同构建一个庞大的、以通义为核心的AI生态系统。谷歌的Gemini则走了另一条路——深度集成与规模化应用。通过其庞大的现有开发者网络，Gemini已经吸引了超过900万开发者进行构建。其处理能力更是达到了惊人的每月超过980万亿tokens，自5月以来翻了一番。这清晰的展示了谷歌利用其平台优势，将Gemini深度嵌入到全球开发者工作流中的强大能力。3、应用为王：从电商、搜索到万千场景的AI落地全栈模式的最终价值，体现在应用层。阿里和谷歌都巧妙地利用其占据绝对优势的C端应用，作为AI技术的最佳试验场、分发渠道和数据来源，形成了一个强大的正向反馈飞轮。阿里巴巴的飞轮由其庞大的商业生态驱动。最近，高德地图全面AI化，钉钉最新完成AI升级，淘宝平台正从AI搜索、AI广告平台等一系列AI应用升级。财报显示，淘天的AI工具“全站推”持续带动淘天商家经营效率提升。6月淘宝上线百亿参数大模型RecGPT，让“猜你喜欢“更精准，测试显示用户加购次数和停留时长均提升超5%。阿里国际的AI工具Marco日均调用量超10亿次。谷歌的飞轮则围绕其核心的搜索和云业务。搜索中的AI Overviews功能已覆盖超过20亿月活跃用户，并使相关搜索的查询量增加了10%。在企业端，谷歌云通过将Gemini功能捆绑进Workspace套件，有效推动了其32%的收入增长。这个闭环系统的逻辑是清晰的：应用层（如电商、搜索）产生海量高质量的专有数据和用户反馈，这些数据被用于训练和优化模型层（通义、Gemini）；而更强大的模型反过来又提升了应用体验，吸引更多用户，产生更多数据。整个循环在自有的、经过优化的基础设施层上高效运转，构成了难以逾越的竞争壁垒。阿里巴巴的全栈AI优势，与一个完整的、端到端的商业生态系统实现了完美结合，这构成了其核心技术壁垒——一个高效运转的“AI飞轮”。结论：不止是技术竞赛，是商业生态的对决阿里巴巴与谷歌在AI战略上走向趋同，共同选择了资本密集、技术垂直的全栈模式，或许将成为定义AI时代格局的关键特征。它宣告了一个新时代的到来：未来的竞争，不再是单一算法或产品的较量，而是从芯片、数据中心到大模型，再到杀手级应用的完整生态体系的对决。这不仅是进入顶级赛场的入场券，更是决定胜负的终极武器。对于阿里巴巴而言，践行AI全栈战略的意义尤为深远。在坚实的AI基础设施平台上，通过将AI能力注入电商、物流、出行、搜索、办公、金融等千行百业，阿里正在构建一个自我强化、高效变现的商业智能闭环。放眼中国市场，这场AI竞赛的终局，胜利者将不取决于谁拥有最聪明的单一模型，而在于谁能构建出最强大、最完善、协同效应最强的AI驱动型商业生态。在这场终极对决中，已经拥有完整商业闭环并全力加码全栈AI的阿里巴巴，无疑已经占据了有利的战略高地。","news_type":1,"symbols_score_info":{"BABA":1.1,"GOOG":1.1}},"isVote":1,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false,"reportStatus":false,"tweetType":1,"langContent":"CN"},{"id":472876758769960,"gmtCreate":1756480128094,"gmtModify":1756480129434,"author":{"id":"3535664106674633","authorId":"3535664106674633","name":"呆蹦蹦","avatar":"https://static.laohu8.com/default-avatar.jpg","vip":1,"crmLevel":2,"crmLevelSwitch":0,"authorIdStr":"3535664106674633","idStr":"3535664106674633"},"htmlText":"6……","listText":"6……","text":"6……","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/472876758769960","repostId":1124371126,"repostType":4,"repost":{"id":"1124371126","kind":"news","pubTimestamp":1756478450,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1124371126?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2025-08-29 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justify;\"><strong>1、算力基座：建设万亿级AI基础设施平台</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">控制物理基础设施，是全栈战略的起点。这关乎着整个下游生态的性能和成本，阿里和谷歌都将拥有和运营自有算力视为不可动摇的基石。</p><p style=\"text-align: justify;\">阿里巴巴计划在未来三年投入3800亿元人民币，其明确目标是“建设具备全球技术竞争力的云计算网络”。</p><p style=\"text-align: justify;\">今年以来，阿里云已在全球范围内，包括北京、上海、杭州，及泰国、韩国、马来西亚、迪拜和墨西哥，投入启用8个新的AI和云数据中心及可用区，正式这一计划的初步成果。今年下半年，阿里云的全球基础设施布局将扩展至30个地域、95个可用区。</p><p style=\"text-align: justify;\">谷歌的850亿美元资本支出计划同样聚焦于此，其中约三分之二用于服务器，三分之一用于数据中心建设和网络设备，主要目标是满足云客户对AI算力的旺盛需求，并支撑其内部庞大的AI服务。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>2、模型中枢：通义千问（Qwen）与Gemini作为生态大脑</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">如果说算力是“身体”，那么大模型就是“大脑”。阿里和谷歌都将自己的旗舰模型作为构建开发者生态的核心枢纽，而非仅仅是一个产品。</p><p style=\"text-align: justify;\">阿里巴巴的通义千问（Qwen）系列，选择以开源为主导的生态路径，凭借其高性能和低成本的优势，Qwen在今年迅速登顶全球最强开源模型宝座，全球衍生模型数量超过14万，全球下载量突破4亿。</p><p style=\"text-align: justify;\">通过中国最大的AI开源社区“魔搭”（ModelScope），阿里汇聚了超过1600万开发者，共同构建一个庞大的、以通义为核心的AI生态系统。</p><p style=\"text-align: justify;\">谷歌的Gemini则走了另一条路——深度集成与规模化应用。通过其庞大的现有开发者网络，Gemini已经吸引了超过900万开发者进行构建。其处理能力更是达到了惊人的每月超过980万亿tokens，自5月以来翻了一番。这清晰的展示了谷歌利用其平台优势，将Gemini深度嵌入到全球开发者工作流中的强大能力。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>3、应用为王：从电商、搜索到万千场景的AI落地</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">全栈模式的最终价值，体现在应用层。</p><p style=\"text-align: justify;\">阿里和谷歌都巧妙地利用其占据绝对优势的C端应用，作为AI技术的最佳试验场、分发渠道和数据来源，形成了一个强大的正向反馈飞轮。</p><p style=\"text-align: justify;\">阿里巴巴的飞轮由其庞大的商业生态驱动。最近，高德地图全面AI化，钉钉最新完成AI升级，淘宝平台正从AI搜索、AI广告平台等一系列AI应用升级。财报显示，淘天的AI工具“全站推”持续带动淘天商家经营效率提升。6月淘宝上线百亿参数大模型RecGPT，让“猜你喜欢“更精准，测试显示用户加购次数和停留时长均提升超5%。阿里国际的AI工具Marco日均调用量超10亿次。</p><p style=\"text-align: justify;\">谷歌的飞轮则围绕其核心的搜索和云业务。搜索中的AI Overviews功能已覆盖超过20亿月活跃用户，并使相关搜索的查询量增加了10%。在企业端，谷歌云通过将Gemini功能捆绑进Workspace套件，有效推动了其32%的收入增长。</p><p style=\"text-align: justify;\">这个闭环系统的逻辑是清晰的：应用层（如电商、搜索）产生海量高质量的专有数据和用户反馈，这些数据被用于训练和优化模型层（通义、Gemini）；而更强大的模型反过来又提升了应用体验，吸引更多用户，产生更多数据。</p><p style=\"text-align: justify;\">整个循环在自有的、经过优化的基础设施层上高效运转，构成了难以逾越的竞争壁垒。</p><p style=\"text-align: justify;\">阿里巴巴的全栈AI优势，与一个完整的、端到端的商业生态系统实现了完美结合，这构成了其核心技术壁垒——一个高效运转的“AI飞轮”。</p><h2 id=\"id_4180808803\" style=\"text-align: start;\">结论：不止是技术竞赛，是商业生态的对决</h2><p style=\"text-align: justify;\">阿里巴巴与谷歌在AI战略上走向趋同，共同选择了资本密集、技术垂直的全栈模式，或许将成为定义AI时代格局的关键特征。</p><p style=\"text-align: justify;\">它宣告了一个新时代的到来：未来的竞争，不再是单一算法或产品的较量，而是从芯片、数据中心到大模型，再到杀手级应用的完整生态体系的对决。这不仅是进入顶级赛场的入场券，更是决定胜负的终极武器。</p><p style=\"text-align: justify;\">对于阿里巴巴而言，践行AI全栈战略的意义尤为深远。在坚实的AI基础设施平台上，通过将AI能力注入电商、物流、出行、搜索、办公、金融等千行百业，阿里正在构建一个自我强化、高效变现的商业智能闭环。</p><p style=\"text-align: justify;\">放眼中国市场，这场AI竞赛的终局，胜利者将不取决于谁拥有最聪明的单一模型，而在于谁能构建出最强大、最完善、协同效应最强的AI驱动型商业生态。在这场终极对决中，已经拥有完整商业闭环并全力加码全栈AI的阿里巴巴，无疑已经占据了有利的战略高地。</p></body></html>","source":"lsy1690508328926","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta 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，两个全球头部AI公司，正在不约而同的通过构建全栈式AI，打通从底层硬件到应用的完整闭环生态，也成为全球唯二两家具备全栈AI技术能力的头部科技公司。这场攻势的基石是其前所未有的资本开支投入承诺。今天，阿里巴巴发布的2026财年Q1（自然年2025年Q2）财报显示，季度资本开支（Capex）386亿元，创历史新高。在财报电话会上，CEO...</p>\n\n<a href=\"https://wallstreetcn.com/articles/3754554\">网页链接</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/d752152b73947ff2f4b1c08ab9eecc39","relate_stocks":{"GOOG":"谷歌","BABA":"阿里巴巴"},"source_url":"https://wallstreetcn.com/articles/3754554","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1124371126","content_text":"在2025年激烈动荡的全球AI赛道上， 阿里巴巴 与 谷歌 ，两个全球头部AI公司，正在不约而同的通过构建全栈式AI，打通从底层硬件到应用的完整闭环生态，也成为全球唯二两家具备全栈AI技术能力的头部科技公司。这场攻势的基石是其前所未有的资本开支投入承诺。今天，阿里巴巴发布的2026财年Q1（自然年2025年Q2）财报显示，季度资本开支（Capex）386亿元，创历史新高。在财报电话会上，CEO吴泳铭还公布，过去四个季度，阿里巴巴已经在AI基础设施以及AI产品研发上累计投入超过1000亿元。AI投入见效，本季度AI+云表现强劲，阿里云收入增长继续加速至26%，AI相关产品收入已连续8个季度实现三位数同比增长。同时，阿里还首次披露：季度AI收入占外部商业化收入的比例已超过20%。在AI投入厚度与力度的支撑下，阿里的大模型创新引擎正以惊人的节奏运转。7月内，阿里接连发布并开源了多个重量级模型：Qwen3推理模型，登顶全球最强开源推理模型；在经典基础模型，开源的Qwen3新版本全球最强；还有编程能力比肩全球顶尖闭源模型的Qwen3-Coder；以及7月底发布的业界首个采用MoE架构的视频生成模型Wan2.2。8月，阿里开源全新文生图模型Qwen-Image，当天即登上Hugging Face的模型榜单首位。8月22日，阿里还发布了Agentic编程平台Qoder。这种高频次的模型迭代，正在通过开源策略迅速构建生态护城河。目前，通义千问衍生模型的数量已突破14万，超越Llama成为全球第一大AI开源模型，全球下载量超过4亿次。这一系列行动，完美诠释了吴泳铭所确立的“用户为先、AI驱动”的核心战略。跨洋的呼应：谷歌的重注AI与全栈模式的浮现阿里巴巴的AI战略雄心，在太平洋彼岸得到了强有力的呼应。谷歌发布的2025年第二季度财报，让“全栈式AI”的战略模式清晰地浮出水面。财报中最引人注目的数据，是谷歌通过提升模型能力，低费用甚至免费各类应用，使得谷歌一个月内的token调用量翻倍，从5月的480万亿大幅跳增至980万亿。为应对推理需求大爆发，谷歌将其2025财年的资本支出（Capex）指引，从750亿美元大幅上调至惊人的850亿美元。这种被华尔街分析师形容为“非谷歌式”（un-Googly）的豪赌，与其过去“审慎、成熟”的投资风格大相径庭。尽管此举在短期内严重压缩了公司的自由现金流（FCF），但分析师普遍认为，这恰恰是投资者一直“强烈呼吁”的，表明谷歌终于准备“真正认真地对待AI”。谷歌的“非理性”豪赌，正是为了构建和强化其全栈AI能力。这一模式的核心在于，科技巨头必须掌控从底层到顶层的每一个关键环节，以实现性能、成本和创新速度的极致优化。该模式可被清晰地划分为三个层次：硬件/基础设施层：包括自研芯片、服务器集群以及遍布全球的数据中心网络。基础模型层：拥有一个强大的、作为“智能大脑”的专有大模型，如谷歌的Gemini。应用/生态层：依托占据市场主导地位的应用程序（如谷歌搜索、YouTube）作为AI技术部署、数据收集和用户触达的主要渠道。谷歌和阿里不约而同地选择了这条资本密集、全栈式技术的道路，并非巧合。这证明全球AI竞争范式正发生着变化：单纯的算法竞赛时代已经结束，取而代之的是一场关于集成系统、资本实力和生态控制力的全面战争。这种AI全栈模式正在成为有志于在全球或区域市场取得AI领导地位的企业的唯一路径，并极大地抬高了行业的准入门槛。全栈AI布局：硬件、模型、应用齐头并进通过对阿里巴巴和谷歌AI战略的深入剖析，可以发现两者在全栈布局的三个层面呈现出惊人的“战略镜像”，尽管具体战术有所差异，但其底层逻辑高度一致。1、算力基座：建设万亿级AI基础设施平台控制物理基础设施，是全栈战略的起点。这关乎着整个下游生态的性能和成本，阿里和谷歌都将拥有和运营自有算力视为不可动摇的基石。阿里巴巴计划在未来三年投入3800亿元人民币，其明确目标是“建设具备全球技术竞争力的云计算网络”。今年以来，阿里云已在全球范围内，包括北京、上海、杭州，及泰国、韩国、马来西亚、迪拜和墨西哥，投入启用8个新的AI和云数据中心及可用区，正式这一计划的初步成果。今年下半年，阿里云的全球基础设施布局将扩展至30个地域、95个可用区。谷歌的850亿美元资本支出计划同样聚焦于此，其中约三分之二用于服务器，三分之一用于数据中心建设和网络设备，主要目标是满足云客户对AI算力的旺盛需求，并支撑其内部庞大的AI服务。2、模型中枢：通义千问（Qwen）与Gemini作为生态大脑如果说算力是“身体”，那么大模型就是“大脑”。阿里和谷歌都将自己的旗舰模型作为构建开发者生态的核心枢纽，而非仅仅是一个产品。阿里巴巴的通义千问（Qwen）系列，选择以开源为主导的生态路径，凭借其高性能和低成本的优势，Qwen在今年迅速登顶全球最强开源模型宝座，全球衍生模型数量超过14万，全球下载量突破4亿。通过中国最大的AI开源社区“魔搭”（ModelScope），阿里汇聚了超过1600万开发者，共同构建一个庞大的、以通义为核心的AI生态系统。谷歌的Gemini则走了另一条路——深度集成与规模化应用。通过其庞大的现有开发者网络，Gemini已经吸引了超过900万开发者进行构建。其处理能力更是达到了惊人的每月超过980万亿tokens，自5月以来翻了一番。这清晰的展示了谷歌利用其平台优势，将Gemini深度嵌入到全球开发者工作流中的强大能力。3、应用为王：从电商、搜索到万千场景的AI落地全栈模式的最终价值，体现在应用层。阿里和谷歌都巧妙地利用其占据绝对优势的C端应用，作为AI技术的最佳试验场、分发渠道和数据来源，形成了一个强大的正向反馈飞轮。阿里巴巴的飞轮由其庞大的商业生态驱动。最近，高德地图全面AI化，钉钉最新完成AI升级，淘宝平台正从AI搜索、AI广告平台等一系列AI应用升级。财报显示，淘天的AI工具“全站推”持续带动淘天商家经营效率提升。6月淘宝上线百亿参数大模型RecGPT，让“猜你喜欢“更精准，测试显示用户加购次数和停留时长均提升超5%。阿里国际的AI工具Marco日均调用量超10亿次。谷歌的飞轮则围绕其核心的搜索和云业务。搜索中的AI Overviews功能已覆盖超过20亿月活跃用户，并使相关搜索的查询量增加了10%。在企业端，谷歌云通过将Gemini功能捆绑进Workspace套件，有效推动了其32%的收入增长。这个闭环系统的逻辑是清晰的：应用层（如电商、搜索）产生海量高质量的专有数据和用户反馈，这些数据被用于训练和优化模型层（通义、Gemini）；而更强大的模型反过来又提升了应用体验，吸引更多用户，产生更多数据。整个循环在自有的、经过优化的基础设施层上高效运转，构成了难以逾越的竞争壁垒。阿里巴巴的全栈AI优势，与一个完整的、端到端的商业生态系统实现了完美结合，这构成了其核心技术壁垒——一个高效运转的“AI飞轮”。结论：不止是技术竞赛，是商业生态的对决阿里巴巴与谷歌在AI战略上走向趋同，共同选择了资本密集、技术垂直的全栈模式，或许将成为定义AI时代格局的关键特征。它宣告了一个新时代的到来：未来的竞争，不再是单一算法或产品的较量，而是从芯片、数据中心到大模型，再到杀手级应用的完整生态体系的对决。这不仅是进入顶级赛场的入场券，更是决定胜负的终极武器。对于阿里巴巴而言，践行AI全栈战略的意义尤为深远。在坚实的AI基础设施平台上，通过将AI能力注入电商、物流、出行、搜索、办公、金融等千行百业，阿里正在构建一个自我强化、高效变现的商业智能闭环。放眼中国市场，这场AI竞赛的终局，胜利者将不取决于谁拥有最聪明的单一模型，而在于谁能构建出最强大、最完善、协同效应最强的AI驱动型商业生态。在这场终极对决中，已经拥有完整商业闭环并全力加码全栈AI的阿里巴巴，无疑已经占据了有利的战略高地。","news_type":1,"symbols_score_info":{"BABA":1.1,"GOOG":1.1}},"isVote":1,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false,"reportStatus":false,"tweetType":1,"langContent":"EN"},{"id":472874479628416,"gmtCreate":1756479623038,"gmtModify":1756479625188,"author":{"id":"3574718097407891","authorId":"3574718097407891","name":"别买期权","avatar":"https://static.tigerbbs.com/f99b61dad72dd027a528242e56f725ae","vip":1,"hat":"https://static.tigerbbs.com/f84d87792f02cf78e80ee34979fd31e5","crmLevel":6,"crmLevelSwitch":1,"authorIdStr":"3574718097407891","idStr":"3574718097407891"},"htmlText":"goog也有外卖业务？","listText":"goog也有外卖业务？","text":"goog也有外卖业务？","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/472874479628416","repostId":1124371126,"repostType":4,"repost":{"id":"1124371126","kind":"news","pubTimestamp":1756478450,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1124371126?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2025-08-29 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style=\"text-align: justify;\">8月，阿里开源全新文生图模型Qwen-Image，当天即登上Hugging Face的模型榜单首位。8月22日，阿里还发布了Agentic编程平台Qoder。</p><p style=\"text-align: justify;\">这种高频次的模型迭代，正在通过开源策略迅速构建生态护城河。目前，通义千问衍生模型的数量已突破14万，超越Llama成为全球第一大AI开源模型，全球下载量超过4亿次。</p><p style=\"text-align: justify;\">这一系列行动，完美诠释了吴泳铭所确立的“用户为先、AI驱动”的核心战略。</p><h2 id=\"id_1142280390\" style=\"text-align: start;\">跨洋的呼应：谷歌的重注AI与全栈模式的浮现</h2><p style=\"text-align: justify;\">阿里巴巴的AI战略雄心，在太平洋彼岸得到了强有力的呼应。谷歌发布的2025年第二季度财报，让“全栈式AI”的战略模式清晰地浮出水面。</p><p style=\"text-align: justify;\">财报中最引人注目的数据，是谷歌通过提升模型能力，低费用甚至免费各类应用，使得谷歌一个月内的token调用量翻倍，从5月的480万亿大幅跳增至980万亿。</p><p style=\"text-align: justify;\">为应对推理需求大爆发，谷歌将其2025财年的资本支出（Capex）指引，从750亿美元大幅上调至惊人的850亿美元。这种被华尔街分析师形容为“非谷歌式”（un-Googly）的豪赌，与其过去“审慎、成熟”的投资风格大相径庭。</p><p style=\"text-align: justify;\">尽管此举在短期内严重压缩了公司的自由现金流（FCF），但分析师普遍认为，这恰恰是投资者一直“强烈呼吁”的，表明谷歌终于准备“真正认真地对待AI”。</p><p style=\"text-align: justify;\">谷歌的“非理性”豪赌，正是为了构建和强化其全栈AI能力。</p><p style=\"text-align: justify;\">这一模式的核心在于，科技巨头必须掌控从底层到顶层的每一个关键环节，以实现性能、成本和创新速度的极致优化。</p><p style=\"text-align: justify;\">该模式可被清晰地划分为三个层次：</p><ol start=\"1\" style=\"\"><li><p><strong>硬件/基础设施层</strong>：包括自研芯片、服务器集群以及遍布全球的数据中心网络。</p></li><li><p><strong>基础模型层</strong>：拥有一个强大的、作为“智能大脑”的专有大模型，如谷歌的Gemini。</p></li><li><p><strong>应用/生态层</strong>：依托占据市场主导地位的应用程序（如谷歌搜索、YouTube）作为AI技术部署、数据收集和用户触达的主要渠道。</p></li></ol><p style=\"text-align: justify;\">谷歌和阿里不约而同地选择了这条资本密集、全栈式技术的道路，并非巧合。</p><p style=\"text-align: justify;\">这证明全球AI竞争范式正发生着变化：单纯的算法竞赛时代已经结束，取而代之的是一场关于集成系统、资本实力和生态控制力的全面战争。这种AI全栈模式正在成为有志于在全球或区域市场取得AI领导地位的企业的唯一路径，并极大地抬高了行业的准入门槛。</p><h2 id=\"id_2402666338\" style=\"text-align: start;\">全栈AI布局：硬件、模型、应用齐头并进</h2><p style=\"text-align: justify;\">通过对阿里巴巴和谷歌AI战略的深入剖析，可以发现两者在全栈布局的三个层面呈现出惊人的“战略镜像”，尽管具体战术有所差异，但其底层逻辑高度一致。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/91c4721cb9239b819b4e05438c8b4b54\" title=\"\" tg-width=\"1684\" tg-height=\"1448\"/></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>1、算力基座：建设万亿级AI基础设施平台</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">控制物理基础设施，是全栈战略的起点。这关乎着整个下游生态的性能和成本，阿里和谷歌都将拥有和运营自有算力视为不可动摇的基石。</p><p style=\"text-align: justify;\">阿里巴巴计划在未来三年投入3800亿元人民币，其明确目标是“建设具备全球技术竞争力的云计算网络”。</p><p style=\"text-align: justify;\">今年以来，阿里云已在全球范围内，包括北京、上海、杭州，及泰国、韩国、马来西亚、迪拜和墨西哥，投入启用8个新的AI和云数据中心及可用区，正式这一计划的初步成果。今年下半年，阿里云的全球基础设施布局将扩展至30个地域、95个可用区。</p><p style=\"text-align: justify;\">谷歌的850亿美元资本支出计划同样聚焦于此，其中约三分之二用于服务器，三分之一用于数据中心建设和网络设备，主要目标是满足云客户对AI算力的旺盛需求，并支撑其内部庞大的AI服务。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>2、模型中枢：通义千问（Qwen）与Gemini作为生态大脑</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">如果说算力是“身体”，那么大模型就是“大脑”。阿里和谷歌都将自己的旗舰模型作为构建开发者生态的核心枢纽，而非仅仅是一个产品。</p><p style=\"text-align: justify;\">阿里巴巴的通义千问（Qwen）系列，选择以开源为主导的生态路径，凭借其高性能和低成本的优势，Qwen在今年迅速登顶全球最强开源模型宝座，全球衍生模型数量超过14万，全球下载量突破4亿。</p><p style=\"text-align: justify;\">通过中国最大的AI开源社区“魔搭”（ModelScope），阿里汇聚了超过1600万开发者，共同构建一个庞大的、以通义为核心的AI生态系统。</p><p style=\"text-align: justify;\">谷歌的Gemini则走了另一条路——深度集成与规模化应用。通过其庞大的现有开发者网络，Gemini已经吸引了超过900万开发者进行构建。其处理能力更是达到了惊人的每月超过980万亿tokens，自5月以来翻了一番。这清晰的展示了谷歌利用其平台优势，将Gemini深度嵌入到全球开发者工作流中的强大能力。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>3、应用为王：从电商、搜索到万千场景的AI落地</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">全栈模式的最终价值，体现在应用层。</p><p style=\"text-align: justify;\">阿里和谷歌都巧妙地利用其占据绝对优势的C端应用，作为AI技术的最佳试验场、分发渠道和数据来源，形成了一个强大的正向反馈飞轮。</p><p style=\"text-align: justify;\">阿里巴巴的飞轮由其庞大的商业生态驱动。最近，高德地图全面AI化，钉钉最新完成AI升级，淘宝平台正从AI搜索、AI广告平台等一系列AI应用升级。财报显示，淘天的AI工具“全站推”持续带动淘天商家经营效率提升。6月淘宝上线百亿参数大模型RecGPT，让“猜你喜欢“更精准，测试显示用户加购次数和停留时长均提升超5%。阿里国际的AI工具Marco日均调用量超10亿次。</p><p style=\"text-align: justify;\">谷歌的飞轮则围绕其核心的搜索和云业务。搜索中的AI Overviews功能已覆盖超过20亿月活跃用户，并使相关搜索的查询量增加了10%。在企业端，谷歌云通过将Gemini功能捆绑进Workspace套件，有效推动了其32%的收入增长。</p><p style=\"text-align: justify;\">这个闭环系统的逻辑是清晰的：应用层（如电商、搜索）产生海量高质量的专有数据和用户反馈，这些数据被用于训练和优化模型层（通义、Gemini）；而更强大的模型反过来又提升了应用体验，吸引更多用户，产生更多数据。</p><p style=\"text-align: justify;\">整个循环在自有的、经过优化的基础设施层上高效运转，构成了难以逾越的竞争壁垒。</p><p style=\"text-align: justify;\">阿里巴巴的全栈AI优势，与一个完整的、端到端的商业生态系统实现了完美结合，这构成了其核心技术壁垒——一个高效运转的“AI飞轮”。</p><h2 id=\"id_4180808803\" style=\"text-align: start;\">结论：不止是技术竞赛，是商业生态的对决</h2><p style=\"text-align: justify;\">阿里巴巴与谷歌在AI战略上走向趋同，共同选择了资本密集、技术垂直的全栈模式，或许将成为定义AI时代格局的关键特征。</p><p style=\"text-align: justify;\">它宣告了一个新时代的到来：未来的竞争，不再是单一算法或产品的较量，而是从芯片、数据中心到大模型，再到杀手级应用的完整生态体系的对决。这不仅是进入顶级赛场的入场券，更是决定胜负的终极武器。</p><p style=\"text-align: justify;\">对于阿里巴巴而言，践行AI全栈战略的意义尤为深远。在坚实的AI基础设施平台上，通过将AI能力注入电商、物流、出行、搜索、办公、金融等千行百业，阿里正在构建一个自我强化、高效变现的商业智能闭环。</p><p style=\"text-align: justify;\">放眼中国市场，这场AI竞赛的终局，胜利者将不取决于谁拥有最聪明的单一模型，而在于谁能构建出最强大、最完善、协同效应最强的AI驱动型商业生态。在这场终极对决中，已经拥有完整商业闭环并全力加码全栈AI的阿里巴巴，无疑已经占据了有利的战略高地。</p></body></html>","source":"lsy1690508328926","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta 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，两个全球头部AI公司，正在不约而同的通过构建全栈式AI，打通从底层硬件到应用的完整闭环生态，也成为全球唯二两家具备全栈AI技术能力的头部科技公司。这场攻势的基石是其前所未有的资本开支投入承诺。今天，阿里巴巴发布的2026财年Q1（自然年2025年Q2）财报显示，季度资本开支（Capex）386亿元，创历史新高。在财报电话会上，CEO...</p>\n\n<a href=\"https://wallstreetcn.com/articles/3754554\">网页链接</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/d752152b73947ff2f4b1c08ab9eecc39","relate_stocks":{"GOOG":"谷歌","BABA":"阿里巴巴"},"source_url":"https://wallstreetcn.com/articles/3754554","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1124371126","content_text":"在2025年激烈动荡的全球AI赛道上， 阿里巴巴 与 谷歌 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Face的模型榜单首位。8月22日，阿里还发布了Agentic编程平台Qoder。这种高频次的模型迭代，正在通过开源策略迅速构建生态护城河。目前，通义千问衍生模型的数量已突破14万，超越Llama成为全球第一大AI开源模型，全球下载量超过4亿次。这一系列行动，完美诠释了吴泳铭所确立的“用户为先、AI驱动”的核心战略。跨洋的呼应：谷歌的重注AI与全栈模式的浮现阿里巴巴的AI战略雄心，在太平洋彼岸得到了强有力的呼应。谷歌发布的2025年第二季度财报，让“全栈式AI”的战略模式清晰地浮出水面。财报中最引人注目的数据，是谷歌通过提升模型能力，低费用甚至免费各类应用，使得谷歌一个月内的token调用量翻倍，从5月的480万亿大幅跳增至980万亿。为应对推理需求大爆发，谷歌将其2025财年的资本支出（Capex）指引，从750亿美元大幅上调至惊人的850亿美元。这种被华尔街分析师形容为“非谷歌式”（un-Googly）的豪赌，与其过去“审慎、成熟”的投资风格大相径庭。尽管此举在短期内严重压缩了公司的自由现金流（FCF），但分析师普遍认为，这恰恰是投资者一直“强烈呼吁”的，表明谷歌终于准备“真正认真地对待AI”。谷歌的“非理性”豪赌，正是为了构建和强化其全栈AI能力。这一模式的核心在于，科技巨头必须掌控从底层到顶层的每一个关键环节，以实现性能、成本和创新速度的极致优化。该模式可被清晰地划分为三个层次：硬件/基础设施层：包括自研芯片、服务器集群以及遍布全球的数据中心网络。基础模型层：拥有一个强大的、作为“智能大脑”的专有大模型，如谷歌的Gemini。应用/生态层：依托占据市场主导地位的应用程序（如谷歌搜索、YouTube）作为AI技术部署、数据收集和用户触达的主要渠道。谷歌和阿里不约而同地选择了这条资本密集、全栈式技术的道路，并非巧合。这证明全球AI竞争范式正发生着变化：单纯的算法竞赛时代已经结束，取而代之的是一场关于集成系统、资本实力和生态控制力的全面战争。这种AI全栈模式正在成为有志于在全球或区域市场取得AI领导地位的企业的唯一路径，并极大地抬高了行业的准入门槛。全栈AI布局：硬件、模型、应用齐头并进通过对阿里巴巴和谷歌AI战略的深入剖析，可以发现两者在全栈布局的三个层面呈现出惊人的“战略镜像”，尽管具体战术有所差异，但其底层逻辑高度一致。1、算力基座：建设万亿级AI基础设施平台控制物理基础设施，是全栈战略的起点。这关乎着整个下游生态的性能和成本，阿里和谷歌都将拥有和运营自有算力视为不可动摇的基石。阿里巴巴计划在未来三年投入3800亿元人民币，其明确目标是“建设具备全球技术竞争力的云计算网络”。今年以来，阿里云已在全球范围内，包括北京、上海、杭州，及泰国、韩国、马来西亚、迪拜和墨西哥，投入启用8个新的AI和云数据中心及可用区，正式这一计划的初步成果。今年下半年，阿里云的全球基础设施布局将扩展至30个地域、95个可用区。谷歌的850亿美元资本支出计划同样聚焦于此，其中约三分之二用于服务器，三分之一用于数据中心建设和网络设备，主要目标是满足云客户对AI算力的旺盛需求，并支撑其内部庞大的AI服务。2、模型中枢：通义千问（Qwen）与Gemini作为生态大脑如果说算力是“身体”，那么大模型就是“大脑”。阿里和谷歌都将自己的旗舰模型作为构建开发者生态的核心枢纽，而非仅仅是一个产品。阿里巴巴的通义千问（Qwen）系列，选择以开源为主导的生态路径，凭借其高性能和低成本的优势，Qwen在今年迅速登顶全球最强开源模型宝座，全球衍生模型数量超过14万，全球下载量突破4亿。通过中国最大的AI开源社区“魔搭”（ModelScope），阿里汇聚了超过1600万开发者，共同构建一个庞大的、以通义为核心的AI生态系统。谷歌的Gemini则走了另一条路——深度集成与规模化应用。通过其庞大的现有开发者网络，Gemini已经吸引了超过900万开发者进行构建。其处理能力更是达到了惊人的每月超过980万亿tokens，自5月以来翻了一番。这清晰的展示了谷歌利用其平台优势，将Gemini深度嵌入到全球开发者工作流中的强大能力。3、应用为王：从电商、搜索到万千场景的AI落地全栈模式的最终价值，体现在应用层。阿里和谷歌都巧妙地利用其占据绝对优势的C端应用，作为AI技术的最佳试验场、分发渠道和数据来源，形成了一个强大的正向反馈飞轮。阿里巴巴的飞轮由其庞大的商业生态驱动。最近，高德地图全面AI化，钉钉最新完成AI升级，淘宝平台正从AI搜索、AI广告平台等一系列AI应用升级。财报显示，淘天的AI工具“全站推”持续带动淘天商家经营效率提升。6月淘宝上线百亿参数大模型RecGPT，让“猜你喜欢“更精准，测试显示用户加购次数和停留时长均提升超5%。阿里国际的AI工具Marco日均调用量超10亿次。谷歌的飞轮则围绕其核心的搜索和云业务。搜索中的AI Overviews功能已覆盖超过20亿月活跃用户，并使相关搜索的查询量增加了10%。在企业端，谷歌云通过将Gemini功能捆绑进Workspace套件，有效推动了其32%的收入增长。这个闭环系统的逻辑是清晰的：应用层（如电商、搜索）产生海量高质量的专有数据和用户反馈，这些数据被用于训练和优化模型层（通义、Gemini）；而更强大的模型反过来又提升了应用体验，吸引更多用户，产生更多数据。整个循环在自有的、经过优化的基础设施层上高效运转，构成了难以逾越的竞争壁垒。阿里巴巴的全栈AI优势，与一个完整的、端到端的商业生态系统实现了完美结合，这构成了其核心技术壁垒——一个高效运转的“AI飞轮”。结论：不止是技术竞赛，是商业生态的对决阿里巴巴与谷歌在AI战略上走向趋同，共同选择了资本密集、技术垂直的全栈模式，或许将成为定义AI时代格局的关键特征。它宣告了一个新时代的到来：未来的竞争，不再是单一算法或产品的较量，而是从芯片、数据中心到大模型，再到杀手级应用的完整生态体系的对决。这不仅是进入顶级赛场的入场券，更是决定胜负的终极武器。对于阿里巴巴而言，践行AI全栈战略的意义尤为深远。在坚实的AI基础设施平台上，通过将AI能力注入电商、物流、出行、搜索、办公、金融等千行百业，阿里正在构建一个自我强化、高效变现的商业智能闭环。放眼中国市场，这场AI竞赛的终局，胜利者将不取决于谁拥有最聪明的单一模型，而在于谁能构建出最强大、最完善、协同效应最强的AI驱动型商业生态。在这场终极对决中，已经拥有完整商业闭环并全力加码全栈AI的阿里巴巴，无疑已经占据了有利的战略高地。","news_type":1,"symbols_score_info":{"BABA":1.1,"GOOG":1.1}},"isVote":1,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false,"reportStatus":false,"tweetType":1,"langContent":"CN"},{"id":472874758205544,"gmtCreate":1756479552304,"gmtModify":1756479554413,"author":{"id":"4109628599426380","authorId":"4109628599426380","name":"Mmike","avatar":"https://static.tigerbbs.com/8aac224639a0ce7bc6c7dac73a7853b7","vip":1,"crmLevel":4,"crmLevelSwitch":0,"authorIdStr":"4109628599426380","idStr":"4109628599426380"},"htmlText":"不尴尬吗","listText":"不尴尬吗","text":"不尴尬吗","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":3,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/472874758205544","repostId":1124371126,"repostType":4,"repost":{"id":"1124371126","kind":"news","pubTimestamp":1756478450,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1124371126?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2025-08-29 22:40","market":"us","language":"zh","title":"阿里、谷歌，全球唯二具备全栈AI技术能力的科技巨头","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1124371126","media":"硬AI","summary":"阿里正成为拥有全栈AI技术的基础设施平台。","content":"<html><head></head><body><p>在2025年激烈动荡的全球AI赛道上， <a href=\"https://laohu8.com/S/BABA\">阿里巴巴</a> 与 <a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a> ，两个全球头部AI公司，正在不约而同的通过构建全栈式AI，打通从底层硬件到应用的完整闭环生态，也成为全球唯二两家具备全栈AI技术能力的头部科技公司。</p><p style=\"text-align: justify;\">这场攻势的基石是其前所未有的资本开支投入承诺。</p><p style=\"text-align: justify;\">今天，阿里巴巴发布的2026财年Q1（自然年2025年Q2）财报显示，季度资本开支（Capex）386亿元，创历史新高。在财报电话会上，CEO吴泳铭还公布，过去四个季度，阿里巴巴已经在AI基础设施以及AI产品研发上累计投入超过1000亿元。</p><p style=\"text-align: justify;\">AI投入见效，本季度AI+云表现强劲，阿里云收入增长继续加速至26%，AI相关产品收入已连续8个季度实现三位数同比增长。同时，阿里还首次披露：季度AI收入占外部商业化收入的比例已超过20%。</p><p style=\"text-align: justify;\">在AI投入厚度与力度的支撑下，阿里的大模型创新引擎正以惊人的节奏运转。7月内，阿里接连发布并开源了多个重量级模型：Qwen3推理模型，登顶全球最强开源推理模型<strong>；</strong>在经典基础模型，开源的Qwen3新版本全球最强；还有编程能力比肩全球顶尖闭源模型的Qwen3-Coder；以及7月底发布的业界首个采用MoE架构的视频生成模型Wan2.2。</p><p style=\"text-align: justify;\">8月，阿里开源全新文生图模型Qwen-Image，当天即登上Hugging Face的模型榜单首位。8月22日，阿里还发布了Agentic编程平台Qoder。</p><p style=\"text-align: justify;\">这种高频次的模型迭代，正在通过开源策略迅速构建生态护城河。目前，通义千问衍生模型的数量已突破14万，超越Llama成为全球第一大AI开源模型，全球下载量超过4亿次。</p><p style=\"text-align: justify;\">这一系列行动，完美诠释了吴泳铭所确立的“用户为先、AI驱动”的核心战略。</p><h2 id=\"id_1142280390\" style=\"text-align: start;\">跨洋的呼应：谷歌的重注AI与全栈模式的浮现</h2><p style=\"text-align: justify;\">阿里巴巴的AI战略雄心，在太平洋彼岸得到了强有力的呼应。谷歌发布的2025年第二季度财报，让“全栈式AI”的战略模式清晰地浮出水面。</p><p style=\"text-align: justify;\">财报中最引人注目的数据，是谷歌通过提升模型能力，低费用甚至免费各类应用，使得谷歌一个月内的token调用量翻倍，从5月的480万亿大幅跳增至980万亿。</p><p style=\"text-align: justify;\">为应对推理需求大爆发，谷歌将其2025财年的资本支出（Capex）指引，从750亿美元大幅上调至惊人的850亿美元。这种被华尔街分析师形容为“非谷歌式”（un-Googly）的豪赌，与其过去“审慎、成熟”的投资风格大相径庭。</p><p style=\"text-align: justify;\">尽管此举在短期内严重压缩了公司的自由现金流（FCF），但分析师普遍认为，这恰恰是投资者一直“强烈呼吁”的，表明谷歌终于准备“真正认真地对待AI”。</p><p style=\"text-align: justify;\">谷歌的“非理性”豪赌，正是为了构建和强化其全栈AI能力。</p><p style=\"text-align: justify;\">这一模式的核心在于，科技巨头必须掌控从底层到顶层的每一个关键环节，以实现性能、成本和创新速度的极致优化。</p><p style=\"text-align: justify;\">该模式可被清晰地划分为三个层次：</p><ol start=\"1\" style=\"\"><li><p><strong>硬件/基础设施层</strong>：包括自研芯片、服务器集群以及遍布全球的数据中心网络。</p></li><li><p><strong>基础模型层</strong>：拥有一个强大的、作为“智能大脑”的专有大模型，如谷歌的Gemini。</p></li><li><p><strong>应用/生态层</strong>：依托占据市场主导地位的应用程序（如谷歌搜索、YouTube）作为AI技术部署、数据收集和用户触达的主要渠道。</p></li></ol><p style=\"text-align: justify;\">谷歌和阿里不约而同地选择了这条资本密集、全栈式技术的道路，并非巧合。</p><p style=\"text-align: justify;\">这证明全球AI竞争范式正发生着变化：单纯的算法竞赛时代已经结束，取而代之的是一场关于集成系统、资本实力和生态控制力的全面战争。这种AI全栈模式正在成为有志于在全球或区域市场取得AI领导地位的企业的唯一路径，并极大地抬高了行业的准入门槛。</p><h2 id=\"id_2402666338\" style=\"text-align: start;\">全栈AI布局：硬件、模型、应用齐头并进</h2><p style=\"text-align: justify;\">通过对阿里巴巴和谷歌AI战略的深入剖析，可以发现两者在全栈布局的三个层面呈现出惊人的“战略镜像”，尽管具体战术有所差异，但其底层逻辑高度一致。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/91c4721cb9239b819b4e05438c8b4b54\" title=\"\" tg-width=\"1684\" tg-height=\"1448\"/></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>1、算力基座：建设万亿级AI基础设施平台</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">控制物理基础设施，是全栈战略的起点。这关乎着整个下游生态的性能和成本，阿里和谷歌都将拥有和运营自有算力视为不可动摇的基石。</p><p style=\"text-align: justify;\">阿里巴巴计划在未来三年投入3800亿元人民币，其明确目标是“建设具备全球技术竞争力的云计算网络”。</p><p style=\"text-align: justify;\">今年以来，阿里云已在全球范围内，包括北京、上海、杭州，及泰国、韩国、马来西亚、迪拜和墨西哥，投入启用8个新的AI和云数据中心及可用区，正式这一计划的初步成果。今年下半年，阿里云的全球基础设施布局将扩展至30个地域、95个可用区。</p><p style=\"text-align: justify;\">谷歌的850亿美元资本支出计划同样聚焦于此，其中约三分之二用于服务器，三分之一用于数据中心建设和网络设备，主要目标是满足云客户对AI算力的旺盛需求，并支撑其内部庞大的AI服务。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>2、模型中枢：通义千问（Qwen）与Gemini作为生态大脑</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">如果说算力是“身体”，那么大模型就是“大脑”。阿里和谷歌都将自己的旗舰模型作为构建开发者生态的核心枢纽，而非仅仅是一个产品。</p><p style=\"text-align: justify;\">阿里巴巴的通义千问（Qwen）系列，选择以开源为主导的生态路径，凭借其高性能和低成本的优势，Qwen在今年迅速登顶全球最强开源模型宝座，全球衍生模型数量超过14万，全球下载量突破4亿。</p><p style=\"text-align: justify;\">通过中国最大的AI开源社区“魔搭”（ModelScope），阿里汇聚了超过1600万开发者，共同构建一个庞大的、以通义为核心的AI生态系统。</p><p style=\"text-align: justify;\">谷歌的Gemini则走了另一条路——深度集成与规模化应用。通过其庞大的现有开发者网络，Gemini已经吸引了超过900万开发者进行构建。其处理能力更是达到了惊人的每月超过980万亿tokens，自5月以来翻了一番。这清晰的展示了谷歌利用其平台优势，将Gemini深度嵌入到全球开发者工作流中的强大能力。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>3、应用为王：从电商、搜索到万千场景的AI落地</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">全栈模式的最终价值，体现在应用层。</p><p style=\"text-align: justify;\">阿里和谷歌都巧妙地利用其占据绝对优势的C端应用，作为AI技术的最佳试验场、分发渠道和数据来源，形成了一个强大的正向反馈飞轮。</p><p style=\"text-align: justify;\">阿里巴巴的飞轮由其庞大的商业生态驱动。最近，高德地图全面AI化，钉钉最新完成AI升级，淘宝平台正从AI搜索、AI广告平台等一系列AI应用升级。财报显示，淘天的AI工具“全站推”持续带动淘天商家经营效率提升。6月淘宝上线百亿参数大模型RecGPT，让“猜你喜欢“更精准，测试显示用户加购次数和停留时长均提升超5%。阿里国际的AI工具Marco日均调用量超10亿次。</p><p style=\"text-align: justify;\">谷歌的飞轮则围绕其核心的搜索和云业务。搜索中的AI Overviews功能已覆盖超过20亿月活跃用户，并使相关搜索的查询量增加了10%。在企业端，谷歌云通过将Gemini功能捆绑进Workspace套件，有效推动了其32%的收入增长。</p><p style=\"text-align: justify;\">这个闭环系统的逻辑是清晰的：应用层（如电商、搜索）产生海量高质量的专有数据和用户反馈，这些数据被用于训练和优化模型层（通义、Gemini）；而更强大的模型反过来又提升了应用体验，吸引更多用户，产生更多数据。</p><p style=\"text-align: justify;\">整个循环在自有的、经过优化的基础设施层上高效运转，构成了难以逾越的竞争壁垒。</p><p style=\"text-align: justify;\">阿里巴巴的全栈AI优势，与一个完整的、端到端的商业生态系统实现了完美结合，这构成了其核心技术壁垒——一个高效运转的“AI飞轮”。</p><h2 id=\"id_4180808803\" style=\"text-align: start;\">结论：不止是技术竞赛，是商业生态的对决</h2><p style=\"text-align: justify;\">阿里巴巴与谷歌在AI战略上走向趋同，共同选择了资本密集、技术垂直的全栈模式，或许将成为定义AI时代格局的关键特征。</p><p style=\"text-align: justify;\">它宣告了一个新时代的到来：未来的竞争，不再是单一算法或产品的较量，而是从芯片、数据中心到大模型，再到杀手级应用的完整生态体系的对决。这不仅是进入顶级赛场的入场券，更是决定胜负的终极武器。</p><p style=\"text-align: justify;\">对于阿里巴巴而言，践行AI全栈战略的意义尤为深远。在坚实的AI基础设施平台上，通过将AI能力注入电商、物流、出行、搜索、办公、金融等千行百业，阿里正在构建一个自我强化、高效变现的商业智能闭环。</p><p style=\"text-align: justify;\">放眼中国市场，这场AI竞赛的终局，胜利者将不取决于谁拥有最聪明的单一模型，而在于谁能构建出最强大、最完善、协同效应最强的AI驱动型商业生态。在这场终极对决中，已经拥有完整商业闭环并全力加码全栈AI的阿里巴巴，无疑已经占据了有利的战略高地。</p></body></html>","source":"lsy1690508328926","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta 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，两个全球头部AI公司，正在不约而同的通过构建全栈式AI，打通从底层硬件到应用的完整闭环生态，也成为全球唯二两家具备全栈AI技术能力的头部科技公司。这场攻势的基石是其前所未有的资本开支投入承诺。今天，阿里巴巴发布的2026财年Q1（自然年2025年Q2）财报显示，季度资本开支（Capex）386亿元，创历史新高。在财报电话会上，CEO吴泳铭还公布，过去四个季度，阿里巴巴已经在AI基础设施以及AI产品研发上累计投入超过1000亿元。AI投入见效，本季度AI+云表现强劲，阿里云收入增长继续加速至26%，AI相关产品收入已连续8个季度实现三位数同比增长。同时，阿里还首次披露：季度AI收入占外部商业化收入的比例已超过20%。在AI投入厚度与力度的支撑下，阿里的大模型创新引擎正以惊人的节奏运转。7月内，阿里接连发布并开源了多个重量级模型：Qwen3推理模型，登顶全球最强开源推理模型；在经典基础模型，开源的Qwen3新版本全球最强；还有编程能力比肩全球顶尖闭源模型的Qwen3-Coder；以及7月底发布的业界首个采用MoE架构的视频生成模型Wan2.2。8月，阿里开源全新文生图模型Qwen-Image，当天即登上Hugging Face的模型榜单首位。8月22日，阿里还发布了Agentic编程平台Qoder。这种高频次的模型迭代，正在通过开源策略迅速构建生态护城河。目前，通义千问衍生模型的数量已突破14万，超越Llama成为全球第一大AI开源模型，全球下载量超过4亿次。这一系列行动，完美诠释了吴泳铭所确立的“用户为先、AI驱动”的核心战略。跨洋的呼应：谷歌的重注AI与全栈模式的浮现阿里巴巴的AI战略雄心，在太平洋彼岸得到了强有力的呼应。谷歌发布的2025年第二季度财报，让“全栈式AI”的战略模式清晰地浮出水面。财报中最引人注目的数据，是谷歌通过提升模型能力，低费用甚至免费各类应用，使得谷歌一个月内的token调用量翻倍，从5月的480万亿大幅跳增至980万亿。为应对推理需求大爆发，谷歌将其2025财年的资本支出（Capex）指引，从750亿美元大幅上调至惊人的850亿美元。这种被华尔街分析师形容为“非谷歌式”（un-Googly）的豪赌，与其过去“审慎、成熟”的投资风格大相径庭。尽管此举在短期内严重压缩了公司的自由现金流（FCF），但分析师普遍认为，这恰恰是投资者一直“强烈呼吁”的，表明谷歌终于准备“真正认真地对待AI”。谷歌的“非理性”豪赌，正是为了构建和强化其全栈AI能力。这一模式的核心在于，科技巨头必须掌控从底层到顶层的每一个关键环节，以实现性能、成本和创新速度的极致优化。该模式可被清晰地划分为三个层次：硬件/基础设施层：包括自研芯片、服务器集群以及遍布全球的数据中心网络。基础模型层：拥有一个强大的、作为“智能大脑”的专有大模型，如谷歌的Gemini。应用/生态层：依托占据市场主导地位的应用程序（如谷歌搜索、YouTube）作为AI技术部署、数据收集和用户触达的主要渠道。谷歌和阿里不约而同地选择了这条资本密集、全栈式技术的道路，并非巧合。这证明全球AI竞争范式正发生着变化：单纯的算法竞赛时代已经结束，取而代之的是一场关于集成系统、资本实力和生态控制力的全面战争。这种AI全栈模式正在成为有志于在全球或区域市场取得AI领导地位的企业的唯一路径，并极大地抬高了行业的准入门槛。全栈AI布局：硬件、模型、应用齐头并进通过对阿里巴巴和谷歌AI战略的深入剖析，可以发现两者在全栈布局的三个层面呈现出惊人的“战略镜像”，尽管具体战术有所差异，但其底层逻辑高度一致。1、算力基座：建设万亿级AI基础设施平台控制物理基础设施，是全栈战略的起点。这关乎着整个下游生态的性能和成本，阿里和谷歌都将拥有和运营自有算力视为不可动摇的基石。阿里巴巴计划在未来三年投入3800亿元人民币，其明确目标是“建设具备全球技术竞争力的云计算网络”。今年以来，阿里云已在全球范围内，包括北京、上海、杭州，及泰国、韩国、马来西亚、迪拜和墨西哥，投入启用8个新的AI和云数据中心及可用区，正式这一计划的初步成果。今年下半年，阿里云的全球基础设施布局将扩展至30个地域、95个可用区。谷歌的850亿美元资本支出计划同样聚焦于此，其中约三分之二用于服务器，三分之一用于数据中心建设和网络设备，主要目标是满足云客户对AI算力的旺盛需求，并支撑其内部庞大的AI服务。2、模型中枢：通义千问（Qwen）与Gemini作为生态大脑如果说算力是“身体”，那么大模型就是“大脑”。阿里和谷歌都将自己的旗舰模型作为构建开发者生态的核心枢纽，而非仅仅是一个产品。阿里巴巴的通义千问（Qwen）系列，选择以开源为主导的生态路径，凭借其高性能和低成本的优势，Qwen在今年迅速登顶全球最强开源模型宝座，全球衍生模型数量超过14万，全球下载量突破4亿。通过中国最大的AI开源社区“魔搭”（ModelScope），阿里汇聚了超过1600万开发者，共同构建一个庞大的、以通义为核心的AI生态系统。谷歌的Gemini则走了另一条路——深度集成与规模化应用。通过其庞大的现有开发者网络，Gemini已经吸引了超过900万开发者进行构建。其处理能力更是达到了惊人的每月超过980万亿tokens，自5月以来翻了一番。这清晰的展示了谷歌利用其平台优势，将Gemini深度嵌入到全球开发者工作流中的强大能力。3、应用为王：从电商、搜索到万千场景的AI落地全栈模式的最终价值，体现在应用层。阿里和谷歌都巧妙地利用其占据绝对优势的C端应用，作为AI技术的最佳试验场、分发渠道和数据来源，形成了一个强大的正向反馈飞轮。阿里巴巴的飞轮由其庞大的商业生态驱动。最近，高德地图全面AI化，钉钉最新完成AI升级，淘宝平台正从AI搜索、AI广告平台等一系列AI应用升级。财报显示，淘天的AI工具“全站推”持续带动淘天商家经营效率提升。6月淘宝上线百亿参数大模型RecGPT，让“猜你喜欢“更精准，测试显示用户加购次数和停留时长均提升超5%。阿里国际的AI工具Marco日均调用量超10亿次。谷歌的飞轮则围绕其核心的搜索和云业务。搜索中的AI 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这个也信","listText":"唉 这个也信","text":"唉 这个也信","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":3,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/472787661152328","repostId":1124371126,"repostType":2,"repost":{"id":"1124371126","kind":"news","pubTimestamp":1756478450,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1124371126?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2025-08-29 22:40","market":"us","language":"zh","title":"阿里、谷歌，全球唯二具备全栈AI技术能力的科技巨头","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1124371126","media":"硬AI","summary":"阿里正成为拥有全栈AI技术的基础设施平台。","content":"<html><head></head><body><p>在2025年激烈动荡的全球AI赛道上， <a href=\"https://laohu8.com/S/BABA\">阿里巴巴</a> 与 <a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a> ，两个全球头部AI公司，正在不约而同的通过构建全栈式AI，打通从底层硬件到应用的完整闭环生态，也成为全球唯二两家具备全栈AI技术能力的头部科技公司。</p><p style=\"text-align: justify;\">这场攻势的基石是其前所未有的资本开支投入承诺。</p><p style=\"text-align: justify;\">今天，阿里巴巴发布的2026财年Q1（自然年2025年Q2）财报显示，季度资本开支（Capex）386亿元，创历史新高。在财报电话会上，CEO吴泳铭还公布，过去四个季度，阿里巴巴已经在AI基础设施以及AI产品研发上累计投入超过1000亿元。</p><p style=\"text-align: justify;\">AI投入见效，本季度AI+云表现强劲，阿里云收入增长继续加速至26%，AI相关产品收入已连续8个季度实现三位数同比增长。同时，阿里还首次披露：季度AI收入占外部商业化收入的比例已超过20%。</p><p style=\"text-align: justify;\">在AI投入厚度与力度的支撑下，阿里的大模型创新引擎正以惊人的节奏运转。7月内，阿里接连发布并开源了多个重量级模型：Qwen3推理模型，登顶全球最强开源推理模型<strong>；</strong>在经典基础模型，开源的Qwen3新版本全球最强；还有编程能力比肩全球顶尖闭源模型的Qwen3-Coder；以及7月底发布的业界首个采用MoE架构的视频生成模型Wan2.2。</p><p style=\"text-align: justify;\">8月，阿里开源全新文生图模型Qwen-Image，当天即登上Hugging Face的模型榜单首位。8月22日，阿里还发布了Agentic编程平台Qoder。</p><p style=\"text-align: justify;\">这种高频次的模型迭代，正在通过开源策略迅速构建生态护城河。目前，通义千问衍生模型的数量已突破14万，超越Llama成为全球第一大AI开源模型，全球下载量超过4亿次。</p><p style=\"text-align: justify;\">这一系列行动，完美诠释了吴泳铭所确立的“用户为先、AI驱动”的核心战略。</p><h2 id=\"id_1142280390\" style=\"text-align: start;\">跨洋的呼应：谷歌的重注AI与全栈模式的浮现</h2><p style=\"text-align: justify;\">阿里巴巴的AI战略雄心，在太平洋彼岸得到了强有力的呼应。谷歌发布的2025年第二季度财报，让“全栈式AI”的战略模式清晰地浮出水面。</p><p style=\"text-align: justify;\">财报中最引人注目的数据，是谷歌通过提升模型能力，低费用甚至免费各类应用，使得谷歌一个月内的token调用量翻倍，从5月的480万亿大幅跳增至980万亿。</p><p style=\"text-align: justify;\">为应对推理需求大爆发，谷歌将其2025财年的资本支出（Capex）指引，从750亿美元大幅上调至惊人的850亿美元。这种被华尔街分析师形容为“非谷歌式”（un-Googly）的豪赌，与其过去“审慎、成熟”的投资风格大相径庭。</p><p style=\"text-align: justify;\">尽管此举在短期内严重压缩了公司的自由现金流（FCF），但分析师普遍认为，这恰恰是投资者一直“强烈呼吁”的，表明谷歌终于准备“真正认真地对待AI”。</p><p style=\"text-align: justify;\">谷歌的“非理性”豪赌，正是为了构建和强化其全栈AI能力。</p><p style=\"text-align: justify;\">这一模式的核心在于，科技巨头必须掌控从底层到顶层的每一个关键环节，以实现性能、成本和创新速度的极致优化。</p><p style=\"text-align: justify;\">该模式可被清晰地划分为三个层次：</p><ol start=\"1\" style=\"\"><li><p><strong>硬件/基础设施层</strong>：包括自研芯片、服务器集群以及遍布全球的数据中心网络。</p></li><li><p><strong>基础模型层</strong>：拥有一个强大的、作为“智能大脑”的专有大模型，如谷歌的Gemini。</p></li><li><p><strong>应用/生态层</strong>：依托占据市场主导地位的应用程序（如谷歌搜索、YouTube）作为AI技术部署、数据收集和用户触达的主要渠道。</p></li></ol><p style=\"text-align: justify;\">谷歌和阿里不约而同地选择了这条资本密集、全栈式技术的道路，并非巧合。</p><p style=\"text-align: justify;\">这证明全球AI竞争范式正发生着变化：单纯的算法竞赛时代已经结束，取而代之的是一场关于集成系统、资本实力和生态控制力的全面战争。这种AI全栈模式正在成为有志于在全球或区域市场取得AI领导地位的企业的唯一路径，并极大地抬高了行业的准入门槛。</p><h2 id=\"id_2402666338\" style=\"text-align: start;\">全栈AI布局：硬件、模型、应用齐头并进</h2><p style=\"text-align: justify;\">通过对阿里巴巴和谷歌AI战略的深入剖析，可以发现两者在全栈布局的三个层面呈现出惊人的“战略镜像”，尽管具体战术有所差异，但其底层逻辑高度一致。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/91c4721cb9239b819b4e05438c8b4b54\" title=\"\" tg-width=\"1684\" tg-height=\"1448\"/></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>1、算力基座：建设万亿级AI基础设施平台</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">控制物理基础设施，是全栈战略的起点。这关乎着整个下游生态的性能和成本，阿里和谷歌都将拥有和运营自有算力视为不可动摇的基石。</p><p style=\"text-align: justify;\">阿里巴巴计划在未来三年投入3800亿元人民币，其明确目标是“建设具备全球技术竞争力的云计算网络”。</p><p style=\"text-align: justify;\">今年以来，阿里云已在全球范围内，包括北京、上海、杭州，及泰国、韩国、马来西亚、迪拜和墨西哥，投入启用8个新的AI和云数据中心及可用区，正式这一计划的初步成果。今年下半年，阿里云的全球基础设施布局将扩展至30个地域、95个可用区。</p><p style=\"text-align: justify;\">谷歌的850亿美元资本支出计划同样聚焦于此，其中约三分之二用于服务器，三分之一用于数据中心建设和网络设备，主要目标是满足云客户对AI算力的旺盛需求，并支撑其内部庞大的AI服务。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>2、模型中枢：通义千问（Qwen）与Gemini作为生态大脑</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">如果说算力是“身体”，那么大模型就是“大脑”。阿里和谷歌都将自己的旗舰模型作为构建开发者生态的核心枢纽，而非仅仅是一个产品。</p><p style=\"text-align: justify;\">阿里巴巴的通义千问（Qwen）系列，选择以开源为主导的生态路径，凭借其高性能和低成本的优势，Qwen在今年迅速登顶全球最强开源模型宝座，全球衍生模型数量超过14万，全球下载量突破4亿。</p><p style=\"text-align: justify;\">通过中国最大的AI开源社区“魔搭”（ModelScope），阿里汇聚了超过1600万开发者，共同构建一个庞大的、以通义为核心的AI生态系统。</p><p style=\"text-align: justify;\">谷歌的Gemini则走了另一条路——深度集成与规模化应用。通过其庞大的现有开发者网络，Gemini已经吸引了超过900万开发者进行构建。其处理能力更是达到了惊人的每月超过980万亿tokens，自5月以来翻了一番。这清晰的展示了谷歌利用其平台优势，将Gemini深度嵌入到全球开发者工作流中的强大能力。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>3、应用为王：从电商、搜索到万千场景的AI落地</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">全栈模式的最终价值，体现在应用层。</p><p style=\"text-align: justify;\">阿里和谷歌都巧妙地利用其占据绝对优势的C端应用，作为AI技术的最佳试验场、分发渠道和数据来源，形成了一个强大的正向反馈飞轮。</p><p style=\"text-align: justify;\">阿里巴巴的飞轮由其庞大的商业生态驱动。最近，高德地图全面AI化，钉钉最新完成AI升级，淘宝平台正从AI搜索、AI广告平台等一系列AI应用升级。财报显示，淘天的AI工具“全站推”持续带动淘天商家经营效率提升。6月淘宝上线百亿参数大模型RecGPT，让“猜你喜欢“更精准，测试显示用户加购次数和停留时长均提升超5%。阿里国际的AI工具Marco日均调用量超10亿次。</p><p style=\"text-align: justify;\">谷歌的飞轮则围绕其核心的搜索和云业务。搜索中的AI Overviews功能已覆盖超过20亿月活跃用户，并使相关搜索的查询量增加了10%。在企业端，谷歌云通过将Gemini功能捆绑进Workspace套件，有效推动了其32%的收入增长。</p><p style=\"text-align: justify;\">这个闭环系统的逻辑是清晰的：应用层（如电商、搜索）产生海量高质量的专有数据和用户反馈，这些数据被用于训练和优化模型层（通义、Gemini）；而更强大的模型反过来又提升了应用体验，吸引更多用户，产生更多数据。</p><p style=\"text-align: justify;\">整个循环在自有的、经过优化的基础设施层上高效运转，构成了难以逾越的竞争壁垒。</p><p style=\"text-align: justify;\">阿里巴巴的全栈AI优势，与一个完整的、端到端的商业生态系统实现了完美结合，这构成了其核心技术壁垒——一个高效运转的“AI飞轮”。</p><h2 id=\"id_4180808803\" style=\"text-align: start;\">结论：不止是技术竞赛，是商业生态的对决</h2><p style=\"text-align: justify;\">阿里巴巴与谷歌在AI战略上走向趋同，共同选择了资本密集、技术垂直的全栈模式，或许将成为定义AI时代格局的关键特征。</p><p style=\"text-align: justify;\">它宣告了一个新时代的到来：未来的竞争，不再是单一算法或产品的较量，而是从芯片、数据中心到大模型，再到杀手级应用的完整生态体系的对决。这不仅是进入顶级赛场的入场券，更是决定胜负的终极武器。</p><p style=\"text-align: justify;\">对于阿里巴巴而言，践行AI全栈战略的意义尤为深远。在坚实的AI基础设施平台上，通过将AI能力注入电商、物流、出行、搜索、办公、金融等千行百业，阿里正在构建一个自我强化、高效变现的商业智能闭环。</p><p style=\"text-align: justify;\">放眼中国市场，这场AI竞赛的终局，胜利者将不取决于谁拥有最聪明的单一模型，而在于谁能构建出最强大、最完善、协同效应最强的AI驱动型商业生态。在这场终极对决中，已经拥有完整商业闭环并全力加码全栈AI的阿里巴巴，无疑已经占据了有利的战略高地。</p></body></html>","source":"lsy1690508328926","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>阿里、谷歌，全球唯二具备全栈AI技术能力的科技巨头</title>\n<style 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Face的模型榜单首位。8月22日，阿里还发布了Agentic编程平台Qoder。这种高频次的模型迭代，正在通过开源策略迅速构建生态护城河。目前，通义千问衍生模型的数量已突破14万，超越Llama成为全球第一大AI开源模型，全球下载量超过4亿次。这一系列行动，完美诠释了吴泳铭所确立的“用户为先、AI驱动”的核心战略。跨洋的呼应：谷歌的重注AI与全栈模式的浮现阿里巴巴的AI战略雄心，在太平洋彼岸得到了强有力的呼应。谷歌发布的2025年第二季度财报，让“全栈式AI”的战略模式清晰地浮出水面。财报中最引人注目的数据，是谷歌通过提升模型能力，低费用甚至免费各类应用，使得谷歌一个月内的token调用量翻倍，从5月的480万亿大幅跳增至980万亿。为应对推理需求大爆发，谷歌将其2025财年的资本支出（Capex）指引，从750亿美元大幅上调至惊人的850亿美元。这种被华尔街分析师形容为“非谷歌式”（un-Googly）的豪赌，与其过去“审慎、成熟”的投资风格大相径庭。尽管此举在短期内严重压缩了公司的自由现金流（FCF），但分析师普遍认为，这恰恰是投资者一直“强烈呼吁”的，表明谷歌终于准备“真正认真地对待AI”。谷歌的“非理性”豪赌，正是为了构建和强化其全栈AI能力。这一模式的核心在于，科技巨头必须掌控从底层到顶层的每一个关键环节，以实现性能、成本和创新速度的极致优化。该模式可被清晰地划分为三个层次：硬件/基础设施层：包括自研芯片、服务器集群以及遍布全球的数据中心网络。基础模型层：拥有一个强大的、作为“智能大脑”的专有大模型，如谷歌的Gemini。应用/生态层：依托占据市场主导地位的应用程序（如谷歌搜索、YouTube）作为AI技术部署、数据收集和用户触达的主要渠道。谷歌和阿里不约而同地选择了这条资本密集、全栈式技术的道路，并非巧合。这证明全球AI竞争范式正发生着变化：单纯的算法竞赛时代已经结束，取而代之的是一场关于集成系统、资本实力和生态控制力的全面战争。这种AI全栈模式正在成为有志于在全球或区域市场取得AI领导地位的企业的唯一路径，并极大地抬高了行业的准入门槛。全栈AI布局：硬件、模型、应用齐头并进通过对阿里巴巴和谷歌AI战略的深入剖析，可以发现两者在全栈布局的三个层面呈现出惊人的“战略镜像”，尽管具体战术有所差异，但其底层逻辑高度一致。1、算力基座：建设万亿级AI基础设施平台控制物理基础设施，是全栈战略的起点。这关乎着整个下游生态的性能和成本，阿里和谷歌都将拥有和运营自有算力视为不可动摇的基石。阿里巴巴计划在未来三年投入3800亿元人民币，其明确目标是“建设具备全球技术竞争力的云计算网络”。今年以来，阿里云已在全球范围内，包括北京、上海、杭州，及泰国、韩国、马来西亚、迪拜和墨西哥，投入启用8个新的AI和云数据中心及可用区，正式这一计划的初步成果。今年下半年，阿里云的全球基础设施布局将扩展至30个地域、95个可用区。谷歌的850亿美元资本支出计划同样聚焦于此，其中约三分之二用于服务器，三分之一用于数据中心建设和网络设备，主要目标是满足云客户对AI算力的旺盛需求，并支撑其内部庞大的AI服务。2、模型中枢：通义千问（Qwen）与Gemini作为生态大脑如果说算力是“身体”，那么大模型就是“大脑”。阿里和谷歌都将自己的旗舰模型作为构建开发者生态的核心枢纽，而非仅仅是一个产品。阿里巴巴的通义千问（Qwen）系列，选择以开源为主导的生态路径，凭借其高性能和低成本的优势，Qwen在今年迅速登顶全球最强开源模型宝座，全球衍生模型数量超过14万，全球下载量突破4亿。通过中国最大的AI开源社区“魔搭”（ModelScope），阿里汇聚了超过1600万开发者，共同构建一个庞大的、以通义为核心的AI生态系统。谷歌的Gemini则走了另一条路——深度集成与规模化应用。通过其庞大的现有开发者网络，Gemini已经吸引了超过900万开发者进行构建。其处理能力更是达到了惊人的每月超过980万亿tokens，自5月以来翻了一番。这清晰的展示了谷歌利用其平台优势，将Gemini深度嵌入到全球开发者工作流中的强大能力。3、应用为王：从电商、搜索到万千场景的AI落地全栈模式的最终价值，体现在应用层。阿里和谷歌都巧妙地利用其占据绝对优势的C端应用，作为AI技术的最佳试验场、分发渠道和数据来源，形成了一个强大的正向反馈飞轮。阿里巴巴的飞轮由其庞大的商业生态驱动。最近，高德地图全面AI化，钉钉最新完成AI升级，淘宝平台正从AI搜索、AI广告平台等一系列AI应用升级。财报显示，淘天的AI工具“全站推”持续带动淘天商家经营效率提升。6月淘宝上线百亿参数大模型RecGPT，让“猜你喜欢“更精准，测试显示用户加购次数和停留时长均提升超5%。阿里国际的AI工具Marco日均调用量超10亿次。谷歌的飞轮则围绕其核心的搜索和云业务。搜索中的AI 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style=\"text-align: justify;\">8月，阿里开源全新文生图模型Qwen-Image，当天即登上Hugging Face的模型榜单首位。8月22日，阿里还发布了Agentic编程平台Qoder。</p><p style=\"text-align: justify;\">这种高频次的模型迭代，正在通过开源策略迅速构建生态护城河。目前，通义千问衍生模型的数量已突破14万，超越Llama成为全球第一大AI开源模型，全球下载量超过4亿次。</p><p style=\"text-align: justify;\">这一系列行动，完美诠释了吴泳铭所确立的“用户为先、AI驱动”的核心战略。</p><h2 id=\"id_1142280390\" style=\"text-align: start;\">跨洋的呼应：谷歌的重注AI与全栈模式的浮现</h2><p style=\"text-align: justify;\">阿里巴巴的AI战略雄心，在太平洋彼岸得到了强有力的呼应。谷歌发布的2025年第二季度财报，让“全栈式AI”的战略模式清晰地浮出水面。</p><p style=\"text-align: justify;\">财报中最引人注目的数据，是谷歌通过提升模型能力，低费用甚至免费各类应用，使得谷歌一个月内的token调用量翻倍，从5月的480万亿大幅跳增至980万亿。</p><p style=\"text-align: justify;\">为应对推理需求大爆发，谷歌将其2025财年的资本支出（Capex）指引，从750亿美元大幅上调至惊人的850亿美元。这种被华尔街分析师形容为“非谷歌式”（un-Googly）的豪赌，与其过去“审慎、成熟”的投资风格大相径庭。</p><p style=\"text-align: justify;\">尽管此举在短期内严重压缩了公司的自由现金流（FCF），但分析师普遍认为，这恰恰是投资者一直“强烈呼吁”的，表明谷歌终于准备“真正认真地对待AI”。</p><p style=\"text-align: justify;\">谷歌的“非理性”豪赌，正是为了构建和强化其全栈AI能力。</p><p style=\"text-align: justify;\">这一模式的核心在于，科技巨头必须掌控从底层到顶层的每一个关键环节，以实现性能、成本和创新速度的极致优化。</p><p style=\"text-align: justify;\">该模式可被清晰地划分为三个层次：</p><ol start=\"1\" style=\"\"><li><p><strong>硬件/基础设施层</strong>：包括自研芯片、服务器集群以及遍布全球的数据中心网络。</p></li><li><p><strong>基础模型层</strong>：拥有一个强大的、作为“智能大脑”的专有大模型，如谷歌的Gemini。</p></li><li><p><strong>应用/生态层</strong>：依托占据市场主导地位的应用程序（如谷歌搜索、YouTube）作为AI技术部署、数据收集和用户触达的主要渠道。</p></li></ol><p style=\"text-align: justify;\">谷歌和阿里不约而同地选择了这条资本密集、全栈式技术的道路，并非巧合。</p><p style=\"text-align: justify;\">这证明全球AI竞争范式正发生着变化：单纯的算法竞赛时代已经结束，取而代之的是一场关于集成系统、资本实力和生态控制力的全面战争。这种AI全栈模式正在成为有志于在全球或区域市场取得AI领导地位的企业的唯一路径，并极大地抬高了行业的准入门槛。</p><h2 id=\"id_2402666338\" style=\"text-align: start;\">全栈AI布局：硬件、模型、应用齐头并进</h2><p style=\"text-align: justify;\">通过对阿里巴巴和谷歌AI战略的深入剖析，可以发现两者在全栈布局的三个层面呈现出惊人的“战略镜像”，尽管具体战术有所差异，但其底层逻辑高度一致。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/91c4721cb9239b819b4e05438c8b4b54\" title=\"\" tg-width=\"1684\" tg-height=\"1448\"/></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>1、算力基座：建设万亿级AI基础设施平台</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">控制物理基础设施，是全栈战略的起点。这关乎着整个下游生态的性能和成本，阿里和谷歌都将拥有和运营自有算力视为不可动摇的基石。</p><p style=\"text-align: justify;\">阿里巴巴计划在未来三年投入3800亿元人民币，其明确目标是“建设具备全球技术竞争力的云计算网络”。</p><p style=\"text-align: justify;\">今年以来，阿里云已在全球范围内，包括北京、上海、杭州，及泰国、韩国、马来西亚、迪拜和墨西哥，投入启用8个新的AI和云数据中心及可用区，正式这一计划的初步成果。今年下半年，阿里云的全球基础设施布局将扩展至30个地域、95个可用区。</p><p style=\"text-align: justify;\">谷歌的850亿美元资本支出计划同样聚焦于此，其中约三分之二用于服务器，三分之一用于数据中心建设和网络设备，主要目标是满足云客户对AI算力的旺盛需求，并支撑其内部庞大的AI服务。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>2、模型中枢：通义千问（Qwen）与Gemini作为生态大脑</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">如果说算力是“身体”，那么大模型就是“大脑”。阿里和谷歌都将自己的旗舰模型作为构建开发者生态的核心枢纽，而非仅仅是一个产品。</p><p style=\"text-align: justify;\">阿里巴巴的通义千问（Qwen）系列，选择以开源为主导的生态路径，凭借其高性能和低成本的优势，Qwen在今年迅速登顶全球最强开源模型宝座，全球衍生模型数量超过14万，全球下载量突破4亿。</p><p style=\"text-align: justify;\">通过中国最大的AI开源社区“魔搭”（ModelScope），阿里汇聚了超过1600万开发者，共同构建一个庞大的、以通义为核心的AI生态系统。</p><p style=\"text-align: justify;\">谷歌的Gemini则走了另一条路——深度集成与规模化应用。通过其庞大的现有开发者网络，Gemini已经吸引了超过900万开发者进行构建。其处理能力更是达到了惊人的每月超过980万亿tokens，自5月以来翻了一番。这清晰的展示了谷歌利用其平台优势，将Gemini深度嵌入到全球开发者工作流中的强大能力。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>3、应用为王：从电商、搜索到万千场景的AI落地</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">全栈模式的最终价值，体现在应用层。</p><p style=\"text-align: justify;\">阿里和谷歌都巧妙地利用其占据绝对优势的C端应用，作为AI技术的最佳试验场、分发渠道和数据来源，形成了一个强大的正向反馈飞轮。</p><p style=\"text-align: justify;\">阿里巴巴的飞轮由其庞大的商业生态驱动。最近，高德地图全面AI化，钉钉最新完成AI升级，淘宝平台正从AI搜索、AI广告平台等一系列AI应用升级。财报显示，淘天的AI工具“全站推”持续带动淘天商家经营效率提升。6月淘宝上线百亿参数大模型RecGPT，让“猜你喜欢“更精准，测试显示用户加购次数和停留时长均提升超5%。阿里国际的AI工具Marco日均调用量超10亿次。</p><p style=\"text-align: justify;\">谷歌的飞轮则围绕其核心的搜索和云业务。搜索中的AI Overviews功能已覆盖超过20亿月活跃用户，并使相关搜索的查询量增加了10%。在企业端，谷歌云通过将Gemini功能捆绑进Workspace套件，有效推动了其32%的收入增长。</p><p style=\"text-align: justify;\">这个闭环系统的逻辑是清晰的：应用层（如电商、搜索）产生海量高质量的专有数据和用户反馈，这些数据被用于训练和优化模型层（通义、Gemini）；而更强大的模型反过来又提升了应用体验，吸引更多用户，产生更多数据。</p><p style=\"text-align: justify;\">整个循环在自有的、经过优化的基础设施层上高效运转，构成了难以逾越的竞争壁垒。</p><p 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